[发明专利]一种基于深度学习方法的消防通道障碍物智能检测方法

权利要求书

1.一种基于深度学习方法的消防通道障碍物智能检测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一 取几段目标场景下的监控视频，并提取成帧图像作为训练数据；

步骤二 对提取的帧图像中的指定障碍物进行人工标注；

步骤三 对标注过的数据使用深度学习方法进行显著性目标检测模型训练；

步骤四 输入类似的场景下消防通道监控视频的一帧图像；

步骤五 使用训练好的模型对输入的图像进行预测，结果即为障碍物的前景；

步骤六 对前景物体计算最小外接矩形框；

步骤七 通过任意划区的坐标确定步骤四中图像的感兴趣区域；

步骤八 将感兴趣区域框分别与步骤六中的每个前景物体的最小外接矩形框计算交集与该前景物体的最小外接矩形框的比值P,可表示为:

P＝(DI R_i)/R_i,i＝1,2,3,...,x

步骤九 比较p与预先设置的阈值V的大小，若pV,则说明感兴趣区域内出现了障碍物,可表示为:

步骤十 设置障碍物停留间隔时间的阈值为T，若感兴趣区域内物体停留时间为t,超过阈值T，则触发报警,即：

。