[发明专利]一种基于深度学习的交通事故智能检测方法在审
| 申请号： | 202110348720.7 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113158835A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 刘永桂;叶思 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;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： | 林梅繁 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明为一种基于深度学习的交通事故智能检测方法，包括步骤：S1、收集交通事故监控视频为视频测试集和图片训练集；S2、搭建ResNet‑50模型；S3、使用ResNet‑50图片数据集训练ResNet‑50模型；S4、构建改进版YOLOv3模型；S5、利用YOLOv3图片数据集训练测试改进版YOLOv3模型；S6、利用视频测试数据集进行总体模型测试，检出交通事故；S7、总体模型通过测试实验。本发明主要应用于交通道路视频监控场景，结合ResNet‑50与YOLOv3，并利用空间金字塔池网络结构SPP‑net与K均值聚类算法K‑Means进行优化，提高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 交通事故 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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