【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其是涉及基于计算机目标检测、目标跟踪以及图像数学逻辑运算的一种基于深度学习的车辆清洗识别方法。
技术介绍
1、在大小工地中，会有很多的车辆出入，而工地的灰尘和泥潭特别多，导致进出入的车辆会沾染上很多的泥灰，为了开出工地的车辆不对城市的公共卫生造成影响，所以我们需要对出工地的车辆进行清洗（特别是渣土车和泥罐车），然而，由于有些工作人员存在侥幸心理，没有对渣土车和泥罐车清洗就直接开出了清洗区域，所以需要对渣土车和泥罐车的未清洗事件进行检测，对未清洗的车辆的负责人进行考核和惩罚，以杜绝该类事件发生，然而，车辆可能会随机在某一时间点进入清洗区域，不可能派专人时时刻刻地盯着该地方，造成人员资源浪费，所以我们现在就提出了一个众工地统一的检测渣土车和泥罐车未清洗的事件需求。但是，车辆未清洗对机器来说是个很抽象的事，如何让机器判断车辆未清洗事件并报警是个非常困难的问题。
2、为应对上述问题，本专利技术采用深度学习模型，对渣土车、泥罐车和水花进行识别，并对视频中出现的渣土车和泥罐车进行了目标跟踪，划定一个清洗的...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的车辆清洗识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述S3中，5≦N≦20。
3.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述S4中，所述洗车区域比例阈值〓40%，所述车辆比例阈值〓15%。
4.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述S4中，所述车辆识别阈值〓50%。
5.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述S6中，所述重合率阈值为60%--100%。
6.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的车辆清洗识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述s3中，5≦n≦20。
3.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述s4中，所述洗车区域比例阈值〓40%，所述车辆比例阈值〓15%。
4.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述s4中，所述车辆识别阈值〓50%。
5.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述s6中，所述重合率阈值为60%--100%。
6.根据权利要求1所述的车辆清洗识别方法，其特征在于，所述s6中，所述监测时间段〓10s。
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【专利技术属性】
技术研发人员：张家东，
申请(专利权)人：北京中盛益华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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