[发明专利]一种基于光流法和深度学习卷积神经网络的黑烟车检测方法在审
| 申请号： | 202110269944.9 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN112990004A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 曹洋;康宇;夏秀山;陈佳艺;鲁晔;许镇义 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学智慧城市研究院（芜湖） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 苗娟 |
| 地址： | 241000 安徽省芜湖市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明的一种基于光流法和深度学习卷积神经网络的黑烟车检测方法，包括以下步骤：对于实时产生的待检测监控视频图片，使用训练好的检测模型进行检测，判断图片中是否存在黑烟；对于检测出存在黑烟的监控视频图片，标注出黑烟车位置所在的矩形边界框；与传统的人工设计先验框相比，本方案不再直接预测边界框的尺寸，而是在新的数据集中聚类得到先验框，更有利于对监控图片中目标的定位。与RCNN相比，本目标检测模型在进行检测时，将整张图像归一化后直接送入深度网络。在邻接时，才加入候选框信息，在末尾的少数几层处理每个候选框，故大大提升了模型的实时检测性能；此外，本目标检测模型把类别判断和位置精调统一用深度网络实现，不需要额外存储，大大缩减了训练时所需的空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 光流法 深度 学习 卷积 神经网络 黑烟 车检 方法 | ||
【主权项】：
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