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基于深度学习目标检测与动态背景建模的商店跨门经营检测方法

摘要

一种基于深度学习目标检测与动态背景建模的商店跨门经营检测方法,包括:(1)获取道路监控视频,并将该道路监控视频截成帧图像;(2)利用店面检测模型获取帧图像中的店面所在位置;(3)当视频视角固定时,划分帧图像中店面外道板区域,并利用改进的ViBe方法对道板区域进行背景建模差分处理,获得店外物体,然后,利用店外物体分类模型对店外物体进行分类,获得店外物体的类别;(4)当视频视角不固定时,利用物体检测模型对帧图像进行检测,获得帧图像中的物体所在位置及类别,然后,根据物体所在位置,筛选得到店外物体及类别;(5)当店外物体属于店面经营物体时,即进行跨门经营报警。

著录项

  • 公开/公告号CN108985169B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201810619324.1

  • 发明设计人 陈晋音;龚鑫;李玉玮;泮安涛;

    申请日2018-06-15

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构33224 杭州天勤知识产权代理有限公司;

  • 代理人曹兆霞

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2022-08-23 11:11:49

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