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发明专利
已授权
一种基于深度学习的道路溢出实时检测方法
📄 申请号:CN201911228925.0
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2019-12-04
公开号
CN111027447B
公开日
2024-01-23
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V20_40
IPC 分类号
G06V20_40
,
G06V10_25
,
G06V10_82
,
G06N3_0464
,
技术画像
所属领域
深度学习
深度学习
计算机视觉
目标检测
应用场景
智能交通, 道路监控, 交通安全预警, 城市内涝监测, 自动驾驶
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摘要
本发明公布了一种基于深度学习的道路溢出实时检测方法,它包括有以下步骤:1)相机预置位设置以及相机标定;2)卷积神经网络模型初始化;3)获取实时视频流;4)检查相机工作状态;5)使用卷积神经网络模型对兴趣区域进行车辆目标检测;6)进行基于IoU匹配的车辆多目标跟踪;7)道路溢出分析;8)道路溢出事件上报并设置睡眠状态。本发明提出一种道路溢出实时检测方法,用深度卷积神经网络CNN进行车辆目标检测,并结合基于IoU匹配的跟踪算法进行车辆多目标跟踪,可以准确而快速地进行道路溢出检测。
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
一种四乙烯五胺改性壳聚糖凝胶球及其制备方法和应用
当前第 / 件
一种车辆自适应巡航系统安全车间距控制方法
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