基于深度学习的非机动车骑车带人行为识别的检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110500926.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113158966A | 公开（公告）日 | 2021-07-23 |
| 申请公布号 | CN113158966A | 申请公布日 | 2021-07-23 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 翁月娜;郭荣;项雄英;张信豪;金佳;刘远超;严俊刚 | 申请（专利权）人 | 浙江浩腾电子科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 杭州浙科专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 周红芳 |
| 地址 | 323000 浙江省丽水市莲都区南明山街道石牛路268号2幢B座 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于深度学习的非机动车骑车带人行为识别的检测方法，包括如下步骤：步骤1）准备数据集：建立路口场景骑电动车的数据集，从路口摄像头保存的视频数据中读取帧保存图像数据；步骤2）数据预处理：按比例裁剪图，并对图片进行数据增强的操作；步骤3）构建模型：步骤4）模型测试：将准备好的测试图片或者视频对训练好的框架进行测试,通过评价指标来评判模型的质量；步骤5）模型部署：将模型部署到服务器上进行应用。本发明在图像检测速度上提升了一定程度，较以往可以更快速地检测到图像数据；一定程度上提高了准确率，且模型有一定泛化能力和鲁棒性,对于协助打击非机动车违法行为有很大的意义。 |
