[发明专利]基于一阶全卷积目标检测算法的手持棍棒的检测方法有效
| 申请号： | 202110424841.5 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113033481B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 谢红刚;杨明;严伯伦;万湘奎;丰励 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/66;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉华强专利代理事务所(普通合伙) 42237 | 代理人： | 温珊姗;王冬冬 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合长宽比优先的一阶全卷积目标检测(FCOS)算法的手持棍棒的检测方法，用于实时监控视频，对人手持棍棒情况进行检测与识别并及时预警。本方法包括以下步骤：①获取现场视频图像；②用人体形态检测模型对图像进行检测；③用基于长宽比优先的FCOS模型对图像进行检测；④根据手持棍棒联合检测方法来判定并生成消息；⑤将检测识别结果进行展示。本发明用人工标注的人体站立、坐着、蹲着三种不同形态下图像训练的YOLOv4人体检测模型，有助于检测人体的手部位置，除此之外，采用结合长宽比优先的FCOS网络结构来训练模型，有助于改善棍棒这类细长物体检测的准确性，最后，通过手持棍棒联合检测方法来判定，在一定程度上降低了本发明对手持棍棒的误检率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 一阶 卷积 目标 检测 算法 手持 棍棒 方法 | ||
【主权项】：
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