一种基于帧差法和语义分割结合的道路抛洒物识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于帧差法和语义分割结合的道路抛洒物识别方法，包括：获取监控位置的目标视频流数据；设定背景帧窗口，设置指针基于设定的背景帧窗口大小读取视频流；每读取一个背景帧窗口的图像数据，计算当前时刻的背景；基于相邻时刻的背景，计算下一时刻背景和当前时刻背景的背景差；进而获得背景帧差图；计算得到的背景帧差图中黑色像素点的比例，判定是否为疑似抛洒物滞留；并对出现疑似抛洒物的背景帧差图进行语义分割，判定其是否为落在目标道路上的抛洒物。本发明专利技术通过帧差法和语义分割相结合实现道路抛洒物的识别，降低了环境因素的影响，提高了识别的准确性。提高了识别的准确性。提高了识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于帧差法和语义分割结合的道路抛洒物识别方法


[0001]本专利技术涉及道路上抛洒物识别
，特别涉及一种基于帧差法和语义分割结合的道路抛洒物识别方法。

技术介绍

[0002]随着经济和公路建设的发展，车辆成为商业运输以及人们出行的主要方式之一，道路上一旦发生交通事故,会造成重大人员伤亡和财产损失，抛洒物的出现，目前是道路交通事故原因之一，其危险程度较高，尤其在隧道、公路上，车流量大、车速较快，抛洒物的影响更为明显，因而，道路安全问题成了人们关注的焦点。抛洒物检测是目标检测领域的一个重要部分。通过道路监控图像进行抛洒物检测能够尽可能地减少道路安全隐患，提升高速公路行驶的安全性。
[0003]目前高速公路抛洒物识别方面，检测算法大多还是采取深度学习神经网络对场景进行深度学习，利用学习的成果再对实际场景中的抛洒物进行识别。这种解决方案的思路在于将抛洒物识别任务转化为目标识别，在对深度学习网络或算法进行大量训练后使用在学习中得到的经验和一系列参数对陌生的场景进行识别。常见的深度学习网络包括resnet等，常见的目标识别算法包括yolo本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于帧差法和语义分割结合的道路抛洒物识别方法，其特征在于，包括：获取监控位置的目标视频流数据；设定背景帧窗口，设置指针基于设定的背景帧窗口大小读取视频流；每读取一个背景帧窗口的图像数据，将前x
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1帧和当前帧的图像画面作为一个窗口，通过中值法，计算当前时刻的背景；基于相邻时刻的背景，计算下一时刻背景和当前时刻背景的背景差；对背景差图像进行图像处理操作，获得背景帧差图；计算得到的所述背景帧差图中黑色像素点的比例，当比例超过设定阈值时，判定当前监控检测的路面上有疑似抛洒物滞留；对出现疑似抛洒物的背景帧差图进行语义分割，判定其是否为落在目标道路上的抛洒物。2.根据权利要求1所述的道路抛洒物识别方法，其特征在于，当前时刻的背景，计算过程如下：在基于背景帧窗口读取过程中，从...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯巍，符凯娟，高泽，
申请(专利权)人：甘肃新视能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：