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基于深度学习的安全带检测方法及装置

基本信息

申请号 CN202110546495.8 申请日 -
公开（公告）号 CN113516049A 公开（公告）日 2021-10-19
申请公布号 CN113516049A 申请公布日 2021-10-19
分类号 G06K9/00（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 王凤石;于树怀 申请（专利权）人 江苏奥易克斯汽车电子科技股份有限公司
代理机构 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 代理人 付登云
地址 226000江苏省南通市崇川区新宁路88号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于深度学习的安全带检测方法及装置，所述方法包括获取车辆图像；采用预设分割阈值对车辆图像进行分割处理，得到车辆粗定位图像；对车辆粗定位图像再次分割处理，得到驾驶员区域图像；将处理后的驾驶员区域图像输入预训练的分类网络中，分类网络对的处理后的驾驶员区域图像进行处理，输出是否系安全带驾驶员行为的分类结果。本发明通过对车辆图像处理，进行一次粗定位和一次细定位确定车窗位置，从而确定驾驶员区域，再对驾驶员区域进行分类处理，输出是否系安全带的分类结果，提高了安全带检测的正确率和鲁棒性，并且很大程度上减低了误报率和漏检率。