本发明的目的是提供一种基于深度学习目标检测的非法流动摊贩识别方法,包括以下步骤:获取道路监控图像,并将该道路监控视频截成帧图像;利用目标检测模型从帧图像中检测出摊位和行人的位置;根据摊位的位置,滤除图像中运动的摊位,保留固定摊位;基于固定摊位的位置和数量,用K‑means聚类方法对行人聚类,得到与每个固定摊位对应的行人;利用行人识别模型和摊位识别模型分别区分不同的行人和摊位;判定被划分为同一个固定摊位所在类的行人是否为摊贩。本发明提供的方法可以实现对道路监控范围内存在的非法流动摊贩进行自动取证,有效地提高城市管理部门的效率,减少人力成本。
📄 2018106883800
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-06-28