[发明专利]基于深度网络的指示灯状态识别方法在审
| 申请号： | 202211622368.2 | 申请日： | 2022-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN116052041A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张正;魏运;韩邦彦;田青;白文飞;代伟;段龙杰;冯国强 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学;北京市地铁运营有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/56;G06V10/762;G06V10/25 |
| 代理公司： | 南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙) 32400 | 代理人： | 苏兴建 |
| 地址： | 100144 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度网络的指示灯状态识别方法，步骤包括：首先，采集指示灯位置的视频；然后，采用指示灯状态判别模型对视频帧图像中的指示灯的亮灭状态进行识别，包括步骤1：搭建基于深度学习的指示灯状态判别模型：步骤2：对先验框进行调整；步骤3：将待检测图片输入到深度学习目标检测网络中，得出检测结果，即获得指示灯所在区域，并将指示灯区域图像裁切出来；步骤4：把指示灯区域图像的RGB模式图像利用HSV模型进行转换；步骤5：根据不同颜色所分布的区间进行指示灯具体颜色的提取；步骤6：在HSV颜色空间下，指示灯的状态进行判断。采用本发明解决了现有技术仍大量使用人工检测指示灯状态的问题，节省去大量的人工劳动力，同时在监测效率上大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 指示灯 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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