[发明专利]一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法有效
| 申请号： | 202110049881.6 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112766137B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 谢巍;卢永辉;许练濠;周延;吴伟林 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 郑浦娟 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法，该方法包括先利用监控设备采集所监控场景的RGB图像帧；然后利用训练好的目标分割模型对图像中的目标区域进行分割，获取目标区域二值化掩膜结果；利用训练好的目标检测模型对图像中的异物目标进行检测，获取异物目标的类别和位置信息；再计算出异物目标的位置边界框内目标区域像素占比P，并据此判断异物目标的入侵状态；根据异物目标的类别信息，判定异物目标的入侵等级；最后根据异物目标的入侵状态和等级，发出对应的安全预警。本发明只需单帧图像就可以完成异物入侵检测，同时获取异物目标的入侵状态和入侵等级，为动态场景下各活动的安全预告预警提供准确可靠的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动态 场景 异物 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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