[发明专利]一种基于深度学习的车辆违规检测方法在审
| 申请号： | 202211004424.6 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115331182A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 陈雅琼;罗富章;朱光强;龚小龙;李晓凯;陈海涛;赖时伍;湛艳波 | 申请（专利权）人： | 盛视科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/774;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/017 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区华富街道莲花一村社区彩田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于深度学习的车辆违规检测方法，包括步骤：采集路面实线场景数据集；对路面实线场景数据集的背景区域、黄实线区域、白实线区域标注；通过设置像素值区分背景区域、黄实线区域、白实线区域生成mask标签图像；将mask标签图像进行数据增强的扩充处理，生成训练集；将训练集输入带全局池化模块的分割网络中进行训练，得到路面实线分割模型；将车辆实时图像分别输入到路面实线分割模型以及车辆目标检测模型，输出黄实线区域、白实线区域以及车辆目标；检测车辆目标相对于黄实线区域、白实线区域的位置关系，输出车辆违规检测结果；本申请的基于深度学习的车辆违规检测方法提升了图像分割效果差以及输出车辆违规的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车辆 违规 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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