[发明专利]一种基于deepstream的抛洒物识别方法在审
| 申请号： | 202210222744.2 | 申请日： | 2022-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN114724106A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 刘宽;周积鑫;车禹;陆冬梅 | 申请（专利权）人： | 重庆亲禾智千科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/01;H04L65/60;H04L65/65 |
| 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 抛洒 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于deepstream的抛洒物识别方法，其特征在于：以车载流媒体相机为输入源，获取抛洒物的外部图像，视频信号以rtsp流的形式传输，在视频实时传输到微型计算机后，采用Yolo v4算法，使用基于gstream的deepstream技术对rtsp流进行实时处理，通过建立管道对视频信号完成解析，再通过在管道上建立的插件，完成对抛洒物的检测，Yolo v4算法中的基准网络形成一种Backbone结构，其中包含了5个CSP模块，CSP模块可以将基础层的特征映射划分为两部分，通过跨阶段层次结构将它们合并起来。
2.根据权利要求1所述的基于deepstream的抛洒物识别方法，其特征在于：通过在Yolov4算法中嵌入Mish激活函数，当x0时，Leaky_relu与Mish激活函数基本相同；当x0时，Mish函数基本为0，而Leaky_relu函数为λx，Yolo v4的Backbone中均使用Mish激活函数。
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