[发明专利]一种基于深度学习的异常停车实时检测方法有效
| 申请号： | 201910570619.9 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110298307B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 高飞;王金超;葛一粟;李云阳;卢书芳;张元鸣;邵奇可;陆佳炜 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310014 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于深度学习的异常停车实时检测方法，包括有以下步骤：1)相机预置位设置以及相机标定；2)卷积神经网络模型初始化；3)获取当前视频帧与视频帧时间；4)检查相机工作状态；5)使用卷积神经网络模型对兴趣区域ROI进行车辆目标检测；6)维护静态目标跟踪队列；7)异常停车检测；8)异常停车目标上报。本发明提出了一种基于深度学习的异常停车实时检测算法，具有对环境变化较强的鲁棒性，实现了实时的检测效果以及较高的异常停车识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 异常 停车 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的异常停车实时检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)相机预置位设置以及相机标定；2)卷积神经网络模型初始化；3)获取当前视频帧与视频帧时间；4)检查相机工作状态；5)使用卷积神经网络模型对兴趣区域ROI进行车辆目标检测；6)维护静态目标跟踪队列；7)异常停车检测；8)异常停车目标上传。
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