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
IPC 分类号

技术画像

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

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

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:22 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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