发明专利已授权

基于强化学习的高空抛物轨迹识别方法

📄 申请号：CN202110685692.8 📄 发布日：2026/03/19

著录项目信息

申请日

2021-06-21

公开号

CN113393495B

公开日

2022-02-01

申请人

暨南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_246

IPC 分类号

G06T7_246 , G06T7_277 , G06T5_00 , G06T5_50 , G06T3_00 , G06V20_10 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法强化学习轨迹识别

应用场景

高空抛物监测, 智慧城市, 安防监控, 视频分析

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摘要

本发明公开了一种基于强化学习的高空抛物轨迹识别方法。所述方法包括：通过图像传感器采集被监控窗户区域的高空抛物轨迹图像；对所述高空抛物轨迹图像进行预处理得到预处理图像信息；根据所述预处理图像信息判断所述图像传感器是否被遮挡；在判断所述图像传感器未被遮挡时，将所述预处理图像信息输入至处理器，所述处理器获取经过强化学习后的预训练目标模型，并通过所述预训练目标模型对所述预处理图像信息进行高空抛物识别得到高空抛物识别结果信息；所述处理器将高空抛物识别结果信息存储至数据存储单元和云服务器及储存器中，以对所述预训练目标模型进行训练及更新。本发明通过强化学习模型对高空抛物轨迹进行识别，提高了识别准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于强化学习的个性化短视频推荐方法以及系统

当前第 / 件

一种基于朗伯比尔定律的水下图像增强方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_246)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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