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      一種基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法與流程

      文檔序號(hào):39344419發(fā)布日期:2024-09-10 12:06閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:包括,

      2.如權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述目標(biāo)第一次檢測(cè)包括以下步驟:

      3.如權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:使用deepsort算法進(jìn)行車(chē)輛跟蹤,并為每個(gè)被跟蹤的車(chē)輛分配唯一id;所述車(chē)輛跟蹤包括以下步驟:

      4.如權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:檢測(cè)區(qū)域擴(kuò)展,根據(jù)車(chē)輛大小和速度動(dòng)態(tài)調(diào)整擴(kuò)展范圍和擴(kuò)展范圍的標(biāo)準(zhǔn)差的值;所述檢測(cè)區(qū)域擴(kuò)展包括以下步驟:

      5.如權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述第三次檢測(cè)包括以下步驟:

      6.如權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述比較兩次檢測(cè)結(jié)果包括,

      7.如權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:通過(guò)拋灑物信息和車(chē)輛信息構(gòu)建異構(gòu)圖;所述異構(gòu)圖的節(jié)點(diǎn)包括車(chē)輛、車(chē)牌和拋灑物;所述構(gòu)建異構(gòu)圖的包括以下步驟:

      8.一種基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)系統(tǒng),基于權(quán)利要求1~7任一所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:包括,

      9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括存儲(chǔ)器和處理器,所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于:所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~7任一所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法的步驟。

      10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于:所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~7任一所述的基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法的步驟。


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)拋灑物監(jiān)測(cè)方法,涉及智能監(jiān)控和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,包括基于視頻流進(jìn)行分析和目標(biāo)第一次檢測(cè),使用深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別和跟蹤工程車(chē)輛,并利用OCR技術(shù)提取車(chē)牌信息;對(duì)識(shí)別和跟蹤工程車(chē)輛擴(kuò)展檢測(cè)區(qū)域,利用拋灑物識(shí)別模型進(jìn)行第二次檢測(cè)車(chē)輛區(qū)域的疑似拋灑物;基于疑似拋灑物的區(qū)域進(jìn)行第三次檢測(cè),判斷是否有拋灑物。本發(fā)明通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別進(jìn)入特定區(qū)域的工程車(chē)輛,識(shí)別疑似拋灑物并記錄特征;通過(guò)計(jì)算等待時(shí)間和圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行第三次檢測(cè),排除誤檢;通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建異構(gòu)圖,提取特征并優(yōu)化模型,生成報(bào)警等級(jí)和處理優(yōu)先級(jí),提升工業(yè)場(chǎng)景下的安全監(jiān)控能力。

      技術(shù)研發(fā)人員:陳松,李輝,袁存發(fā),宋金峰,王鄭,耿天濤,朱為義
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:朗坤智慧科技股份有限公司
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/9/9
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