[发明专利]一种基于deepstream的道路事件检测方法在审
申请号: | 202210222743.8 | 申请日: | 2022-03-07 |
公开(公告)号: | CN114724359A | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
发明(设计)人: | 刘宽;李悦;徐彬峰;周积鑫 | 申请(专利权)人: | 重庆亲禾智千科技有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;H04L65/65;H04L65/60;G06K9/62 |
代理公司: | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人: | 邓楠 |
地址: | 401120 重庆*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 deepstream 道路 事件 检测 方法 | ||
1.一种基于deepstream的道路事件检测方法,其特征在于:所述检测方法以流媒体相机为输入源,以rtsp流的形式传输到deepstream构建的gstreamer管道中,利用管道中的插件,使用目标检测神经网络检测出每一帧的待检测物体的位置,对不同帧测检出的目标,使用算法对目标的所属关系进行分配,以达到对同一个物体的轨迹进行追踪的目的,所述算法将目标与分配对象之间的代价用矩阵表示,找出使总代价和最小的分配方案,设下一时刻检测到的目标为[x1,x2,x3,x4,....,xn],目前正在追踪的目标为[y1,y2,y3,y4,....,ym],对第i个检测到的目标xi,与第j个正在追踪的目标yj,取他们之间的代价为欧式距离,计为dij,则代价的矩阵如下所示,
2.根据权利要求1所述的基于deepstream的道路事件检测方法,其特征在于:分配方法如下,
1)找出每一行中值最小的元素,然后把该行所有元素都减去这一最小值;
2)找出每一列中值最小的元素,然后把该列所有元素都减去这一最小值;
3)从零最少的行或列开始,在矩阵上用横线和竖线划去第一个零所在的行和列,表示该行与该列所表示的目标与对象进行分配,在未被划去的行和列中,继续寻找0的个数最小的行或列,直到所有0都被覆盖;
4)如果矩阵中存在未被覆盖的元素,则在未分配矩阵中找到最小值,并在原始矩阵该元素所在的行列上减去该元素的值;
5)重复第3)4)步,直到所有对象分配完毕,或达到迭代次数上限。
3.根据权利要求2所述的基于deepstream的道路事件检测方法,其特征在于:使用卡尔曼滤波算法对物体的轨迹进行校正,将上一时刻对当前时刻的推导值与当前时刻的测量值的概率密度函数相乘,得到最终的当前时刻的预测结果。
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