[发明专利]道路区域监控视频被树叶遮挡的检测方法

权利要求书

1.道路区域监控视频被树叶遮挡的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤i、对Mask R-CNN网络模型的道路区域输出控制部分代码进行优化；

步骤ii、对优化后网络模型预训练；使用预训练后网络模型检测输出道路区域凸包和树叶目标凸包，获得其中道路区域凸包的外接矩形；

步骤iii、根据道路区域凸包两边有无明显的截痕形态，分别拟合出完整梯形或带有一侧垂直截边的梯形，得到道路区域位置；

步骤iv、分别获取道路区域和树叶目标分别在整个图像中的面积占比，并计算两者的重叠区域在道路区域中的面积占比；

步骤v、根据统计经验规则，判定是否存在遮挡。

2.根据权利要求1所述的道路区域监控视频被树叶遮挡的检测方法，其特征在于，所述步骤i，对Mask R-CNN网络模型的道路区域输出控制部分代码进行优化的具体步骤包括：

1-1)树叶模型输出控制部分代码不做变更；

1-2)将道路模型的颜色渲染饱和度增强到100％，将分割后的道路目标区域颜色定义为白色，非目标区域全部为黑色，并去掉目标区域边框线，排除潜在误差；

1-3)使用默认的树叶模型对输入图片进行检测；

1-4)使用经过上述优化后的道路模型对同一输入图片进行检测。

3.根据权利要求2所述的道路区域监控视频被树叶遮挡的检测方法，其特征在于，所述步骤ii，使用预训练后网络模型检测输出道路区域凸包和树叶目标凸包，获得其中道路区域凸包的外接矩形的具体步骤包括：

2-1)对树叶模型检测所得图片，图片面积设为S_pic，统计图片中的所有树叶目标凸包累计面积S2；

2-2)对道路模型检测所得图片进行二值化处理，选择面积最大的道路区域凸包，并将其面积记为S1；

2-3)以二值化图片左上角为原点，将最大道路区域凸包所包含全部像素点的横、纵坐标，存于矩阵[X,Y]，并筛选max(X)、min(X)以及max(Y)、min(Y)，根据此4个坐标位可得到道路区域凸包的外接矩形。

4.根据权利要求3所述的道路区域监控视频被树叶遮挡的检测方法，其特征在于，所述步骤iii，根据道路区域凸包两边有无明显的截痕形态，分别拟合出完整梯形或带有一侧垂直截边的梯形的具体步骤包括：

3-1)统计出左截边长L_left和右截边长L_right的值，具体做法是：

在像素点的矩阵[X,Y]中，获取当X＝min(X)时的min(Y)和max(Y)，则L_left＝max(Y)-min(Y)；同理获取当X＝max(X)时的min(Y)和max(Y)，则L_right＝max(Y)-min(Y)；

预设有效截边长度与道路区域凸包外接矩形高度H的相关参数为d，若L_leftL_right并且L_leftH/d，则判定为有截痕，截边在左侧，截边长为L_left；若L_rightL_left并且L_rightH/d,则判定有截痕，截边在右侧，截边长为L_right；否则判定为无截痕，截边长度L_left或L_right无效；参数d的经验值范围是2.6＝d＝4；

3-2)若L_left和L_right均无效，则将凸包调整为一个完整梯形，在保证面积不变，即拟合梯形面积S＝凸包面积S1的情况下，确定梯形的位置，具体做法是：

将A、B、C、D分别记为(m1,y1),(m2,y1),(n1,y3),(n2,y3)；

根据梯形计算公式

根据目标梯形与道路区域凸包外接矩形的位置关系，y1,y3,n1,n2已知，代入上式可计算出(m2-m1)的值，即梯形的上底边AB的长度；

在该坐标矩阵[X,Y]中寻找min(Y)，也就是道路区域凸包顶端相对应的max(X)与min(X)，计算其平均值作为拟合梯形的上底中心点横坐标X_mid，则X_mid＝(max(X)+min(X))/2，根据上底中心点的横坐标X_mid，则能够计算出m1,m2的值，确定目标梯形位置。