一种道路区域的视频检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201810512391.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108875589A | 公开（公告）日 | 2018-11-23 |
| 申请公布号 | CN108875589A | 申请公布日 | 2018-11-23 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/38;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 聂晖;杨小波;李军 | 申请（专利权）人 | 武汉东智科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京华仲龙腾专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 武汉东智科技股份有限公司 |
| 地址 | 430060 湖北省武汉市武昌区友谊大道6号广达大厦附楼四楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于计算机视觉领域，公开了一种道路区域的视频检测方法。本发明首先建立基于Mask R‑CNN的深度学习平台，对其默认输出控制部分的代码进行优化，确保其网络模型符合视频监控场景中对道路区域的识别预期，然后对使用该网络模型检测输出的图片进行二值化处理，并计算其凸包，最后将最大的凸包拟合为一个完整梯形或者带有一侧垂直截边的梯形，这个梯形就是最终的道路区域检测结果。与已知常见的同类检测方法相比，本发明充分利用了最新的深度学习样本训练技术，避免了场景特征提取和模型参数化设计等需要人为参与、又无法避免引发算法效果波动的难点环节；本发明可广泛应用于城市交通区域、高速公路等含有显性道路场景的业务需求处理。 |
