技術(shù)特征：

1.基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測方法，其特征在于，包括步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述疑似異常駐留目標(biāo)列表包括：疑似異常駐留目標(biāo)id、疑似異常駐留目標(biāo)圖像、疑似異常駐留目標(biāo)出現(xiàn)時間、持續(xù)時間、消失時間和持續(xù)消失時間。

3.如權(quán)利要求1所述的基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測方法，其特征在于，步驟s3中所述緩存新的組合式背景圖像的方法包括：

4.如權(quán)利要求2所述的基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述疑似異常駐留目標(biāo)列表的更新包括：

5.如權(quán)利要求2所述的基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述上報條件還包括：

6.基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述背景更新模塊緩存新的組合式背景圖像的方法包括：

8.如權(quán)利要求6所述的基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述疑似異常駐留目標(biāo)列表包括：疑似異常駐留目標(biāo)id、疑似異常駐留目標(biāo)圖像、疑似異常駐留目標(biāo)出現(xiàn)時間、持續(xù)時間、消失時間和持續(xù)消失時間；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于組合式背景的高速公路異常駐留目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：采集高速公路監(jiān)測圖像，提取并緩存原始背景圖像；獲取T0幀監(jiān)測圖像，提取并緩存當(dāng)前背景圖像，將原始背景圖像與當(dāng)前背景圖像疊加，用原始背景圖像更新當(dāng)前背景圖像中的疑似異常駐留目標(biāo)區(qū)域圖像，緩存為組合式背景圖像；獲取Tn幀監(jiān)測圖像，提取并緩存當(dāng)前背景圖像，將當(dāng)前背景圖像與最新的組合式背景圖像進行幀差處理，根據(jù)差值圖像更新疑似異常駐留目標(biāo)列表；重復(fù)前述步驟，直至疑似異常駐留目標(biāo)列表中的任意對象滿足上報條件時，利用訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測模型對當(dāng)前幀監(jiān)測圖像進行目標(biāo)識別，為疑似異常駐留目標(biāo)添加屬性標(biāo)簽，更新疑似異常駐留目標(biāo)列表并上報。

技術(shù)研發(fā)人員：石永祿,李佩蕓,謝治宇,李佳慧,沈復(fù)民,申恒濤
受保護的技術(shù)使用者：成都考拉悠然科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19