[发明专利]一种基于深度学习的立体视觉人际安全距离检测方法在审
| 申请号： | 202110909295.4 | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113793388A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 韩磊;张天程;刘黄骁烈;施展;郑胜男;黄晓华 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的立体视觉人际安全距离检测方法，包括：基于平面棋盘靶标的双目视觉系统标定；利用双目相机采集场景图像；基于标定的相机参数，对采集的图像进行畸变校正和极线校正；将双目校正图像分别输入深度神经网络，进行人员目标检测，输出人员目标边框向量集；将左校正图像中的人员目标中心点作为参考点，在极线约束和边框约束下，在右校正图像中寻找匹配点，估计匹配点与参考点视差，计算参考点对应人员的三维坐标；根据人员三维坐标计算人际距离；通过大屏选框及语音提醒近距人员。本发明的人际距离检测方法自动化程度高、距离检测更准确、匹配计算复杂度低、检测实时性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 立体 视觉 人际 安全 距离 检测 方法 | ||
【主权项】：
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