【技术实现步骤摘要】
高空抛物事件的检测方法及装置
[0001]本申请主要涉及图像处理
,具体涉及一种高空抛物事件的检测方法及装置。
技术介绍
[0002]现有的高空抛物检测系统方案有以下缺点:现有的基于卷积神经网络的高空抛物检测算法,大多为利用大量的高空抛物图像作为数据集进行检测模型的训练,但高空抛物图像种类无法定义,数据集收集困难,且该方案的检测为状态检测而不是事件的检测,准确率低。
[0003]也即,现有技术中高空抛物事件检测的准确率较低。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种高空抛物事件的检测方法及装置,旨在解决现有技术中高空抛物事件检测的准确率较低的问题。
[0005]第一方面,本申请提供一种高空抛物事件的检测方法,所述高空抛物事件的检测方法包括:
[0006]获取待检测抛物图像;
[0007]对所述待检测抛物图像进行回归分析,得到所述待检测抛物图像上各个像素点与各个预测抛物点的偏移距离;
[0008]基于各个所述偏移距离对所述各个像素点进行偏移矫正,得到多个抛物投票点; ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高空抛物事件的检测方法,其特征在于,包括:获取待检测抛物图像;对所述待检测抛物图像进行回归分析,得到所述待检测抛物图像上各个像素点与各个预测抛物点的偏移距离;基于各个所述偏移距离对所述各个像素点进行偏移矫正,得到多个抛物投票点;对多个抛物投票点进行拟合,得到预测抛物轨迹;基于所述预测抛物轨迹对所述待检测抛物图像进行高空抛物事件检测。2.根据权利要求1所述的高空抛物事件的检测方法,其特征在于,所述对所述待检测抛物图像进行回归分析,得到所述待检测抛物图像上各个像素点与各个预测抛物点的偏移距离,包括:获取预设训练集,其中,所述预设训练集中包括多个训练样本,所述训练样本包括抛物图像样本和抛物图像样本上各个标注抛物点与各个像素点之间的标注偏移距离;基于所述预设训练集训练预设回归模型,得到目标回归模型;基于所述目标回归模型对所述待检测抛物图像进行回归分析,得到所述待检测抛物图像上各个像素点与各个预测抛物点的偏移距离。3.根据权利要求1所述的高空抛物事件的检测方法,其特征在于,所述获取待检测抛物图像,包括:获取待检测视频;从所述待检测视频获取多个图像帧;融合所述多个图像帧,得到待检测抛物图像。4.根据权利要求3所述的高空抛物事件的检测方法,其特征在于,所述基于所述预测抛物轨迹对所述待检测抛物图像进行高空抛物事件检测,包括:基于所述多个图像帧进行光流检测,得到多个光流轨迹;将满足预设条件的光流轨迹确定为目标光流轨迹,得到多个目标光流轨迹;拟合所述多个目标光流轨迹,得到拟合光流轨迹;若所述拟合光流轨迹和所述预测抛物轨迹匹配,则确定所述待检测抛物图像中发生高空抛物事件。5.根据权利要求4所述的高空抛物事件的检测方法,其特征在于,所述若所述拟合光流轨迹和所述预测抛物轨迹匹配,则确定所述待检测抛物图像中发生高空抛物事件,包括:若所述拟合光流轨迹和所述预...
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