[发明专利]一种基于语义分割的安全带检测方法有效
| 申请号： | 201810507470.5 | 申请日： | 2018-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN108898054B | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 卫星;张海涛;韩江洪;乔轩元;李佳;张乾威;何海涛;陆阳;张建军 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 王华英 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： |
本发明公开一种基于语义分割的安全带检测方法，所述基于语义分割的安全带检测方法包括：获取车辆的正面图像，将所述正面图像划分为训练集和测试集，并对所述正面图像中的司机和安全带分别进行标注，得到司机图片集和安全带图片集，将所述训练集输入第一卷积神经网络，完成对司机特征检测的参数训练，得到司机特征检测的结果图P |
||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 分割 安全带 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于语义分割的安全带检测方法，其特征在于，所述基于语义分割的安全带检测方法包括：获取车辆的正面图像，将所述正面图像划分为训练集和测试集，并对所述正面图像中的司机和安全带分别进行标注，得到司机图片集和安全带图片集；将所述训练集输入第一卷积神经网络，完成对司机特征检测的参数训练，得到司机特征检测的结果图Pi；将所述训练集输入第二卷积神经网络，完成对安全带特征检测的参数训练，得到安全带特征检测的结果图Pk；根据所述司机特征检测的结果图Pi和安全带特征检测的结果图Pk，得到司机是否佩戴安全带；将所述测试集分别输入第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，得到司机特征检测的测试结果图Pi′和安全带特征检测的结果图Pk′，判断是否继续训练。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥工业大学，未经合肥工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810507470.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种面部识别方法
- 下一篇：一种检测信息融合的移动机器人障碍物检测方法
