一种监控场景下基于深度学习的香烟自动检测方法

摘要

本发明涉及一种监控场景下基于深度学习的香烟自动检测方法，首先将拍摄以及网络下载的香烟数据集通过翻转、缩放、平滑处理得到更大的数据集，将数据集训练基于YOLOv3深度学习网络，形成模板库；使用图像增强方法对待检测的图像或视频帧进行相应的图像增强处理；对大尺寸图像进行图像分割，将图像中香烟或带香烟的人分离出来，缩短检测所需时间；然后在待检测的图像上进行预生成预测框，将每个预测框与预先训练的模板库对比；最后在所有的预测框的检测置信度中选择高于预先设定阈值的预测框将其认定为是目标物体。对当前帧的整张图像进行扫描后，标注出所有检测到的目标显示在图像上，完成对香烟的检测。本发明能有效提高检测准确率并且缩短检测时间。