[发明专利]一种大型施工车辆扬臂检测方法

权利要求书

1.一种大型施工车辆扬臂检测方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)收集图片训练检测大型施工车辆的FasterRCNN模型；

(2)收集图片训练检测大型施工车辆车身的FasterRCNN模型；

(3)采用Faster RCNN算法检测大型施工车辆；

(4)采用Faster RCNN算法检测大型施工车辆车身；

(5)计算大型施工车辆车身面积与整个车辆面积的比，小于一定阈值则判定为扬臂则进行标注，否则不标注；具体步骤为：

1)分别选取一个识别出的大型施工车辆Vⁱ和一个识别出的大型施工车辆车身VB^j

2)判断Vⁱ和VB^j的类别lⁱ和bl^j，如果它们不相等，则转到步骤1)，否则进行下一步

3)计算大型施工车辆Vⁱ的位置区域pⁱ与大型施工车辆车身VB^j的位置区域bp^j的相交区域sp^ij(x_start,y_start,x_end,y_end),计算方法为sp^ij(x_start,y_start,x_end,y_end)＝(max(xⁱ_start,x^j_start),max(yⁱ_start,y^j_start),min(xⁱ_end,x^j_end),min(yⁱ_end,y^j_end))，如x_endx_start或y_endy_start，则表示Vⁱ的位置区域pⁱ与VB^j的位置区域bp^j没有交集，此时转到步骤1)；

4)计算车身面积包含度c^ij＝A(sp^ij)/A(bp^j)，其中A(*)表示位置区域*的面积，如c^ijt₁，则认为此时大型施工车辆Vⁱ和大型施工车辆车身VB^j的包含度不够，不属于同一辆车，此时转向步骤1)；

计算车身面积重合率r^ij＝A(sp^ij)/A(pⁱ)，其中A(*)表示位置区域*的面积，如r^ijt₂，则认为此时大型施工车辆Vⁱ的面积饱和度不够，此时判定并标记为扬臂，否则为非扬臂；

所述的收集图片训练检测大型施工车辆的FasterRCNN模型步骤为：

21)收集大型施工车辆的图片；

22)对图片中的大型施工车辆进行画框标注；

23)设定好迭代次数、学习率等参数进行Faster RCNN算法训练，并将训练好的模型进行存储。

2.根据权利要求1所述的大型施工车辆扬臂检测方法，其特征在于：所述的收集图片训练检测大型施工车辆车身的FasterRCNN模型步骤为：

31)收集大型施工车辆的图片；

32)对图片中的大型施工车辆车身进行画框标注；

33)设定好迭代次数、学习率等参数进行Faster RCNN算法训练，并将训练好的模型进行存储。