【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车桥撞击检测，特别是涉及一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法及计算机设备。
技术介绍
1、随着道路交通运输和城市人口规模的持续增长，发展跨线桥、高架桥等立体交通方式成为减轻城市道路压力的关键举措。但由于多方面原因，车辆撞击桥墩的事故也时有发生，不仅使桥体结构遭受损坏，还给人们的生命财产安全带来严重伤害。
2、传统车辆测速方法仅适用于特定测速路段，无法实时监测车辆速度，且对于突发的车辆与桥梁事故需要人工监视才能发现，不能立即作出响应。道路异常情况检测则依赖道路上的摄像头，但这些摄像头通常无法进行复杂的实时图像分析和识别，容易产生误报和漏报。随着计算机视觉技术的突飞猛进，使得通过图像识别技术去实时检测车桥撞击行为的方向成为可能，关键在于需要考虑进行图像识别时，车辆目标检测尺度变化大、背景复杂和高精度等要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法及计算机设备，实现了车桥撞击行为检测的实时性及高精度。
2、为实现上述...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，获取道路监控图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，所述Swin Transformer网络包括特征提取层；所述反卷积模块连接在所述特征提取层之后，所述反卷积模块用于对所述特征提取层输出的图像特征依次进行上采样处理和反卷积处理，得到反卷积特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，所述特征融合层连接在所...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，获取道路监控图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，所述swin transformer网络包括特征提取层；所述反卷积模块连接在所述特征提取层之后，所述反卷积模块用于对所述特征提取层输出的图像特征依次进行上采样处理和反卷积处理，得到反卷积特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，所述特征融合层连接在所述反卷积模块之后，所述特征融合层用于对所述反卷积特征依次进行残差处理、全局最大池化处理、降维处理、通道信息交互处理、卷积处理和维度还原处理，得到再处理特征，并将所述再处理特征和所述反卷积特征进行融合，得到融合特征。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的车桥撞击行为检测方法，其特征在于，所述bbox检测头与所述特征融合层的输出连...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹纪兴，范琪，何海杰，包超，郑文智，于子莹，王义芳，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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