【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及关联视频目标检测框的，尤其是指基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法及系统。
技术介绍
1、使用无人机对电力设备进行巡检能够节省大量的人力成本，在近年来得到了愈发广泛的应用。而要对无人机采集视频进行自动化检测，需要首先对视频中存在的电气设备对象进行识别匹配。传统的目标检测算法只能对视频进行逐帧检测，返回每帧中电气设备目标的位置和大小，因此还需要一种算法对属于同一目标的检测框进行关联，便于后续对各识别进行状态分析。
2、传统技术中，研究人员常用目标追踪算法完成这类任务，例如sort算法，这是一种实时的目标追踪算法，由于强调实时性，容易出现重计数和误关联现象，其中重计数现象是指将本属于一个对象的目标检测框误识别为多个对象。重计数现象对判断目标的存在性没有显著影响，但在电力巡检中，若希望视频目标与现实目标能够准确对应，进而能通过视频信息判断现实设备的健康状况，则需要针对无人机巡检任务的特点研究更适合的目标检测框关联算法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现...
【技术保护点】
1.基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法，其特征在于：该方法是应用于无人机对电力设备进行巡检中，基于无人机采集到的完整视频，使用两个阶段的步骤来关联视频目标检测框，在第一阶段使用改进距离度量的密度聚类法实现对帧间目标检测框的初步关联，在第二阶段使用插帧法解决由视频目标检测框短时丢失造成的重计数问题，完成对视频目标检测框的关联，进而实现准确检测出视频中包含的目标数量。
2.根据权利要求1所述的基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法，其特征在于，所述改进距离度量的密度聚类法包括：
3.根据权利要求1所述的基于密度聚类的两阶段视频目标检测框...
【技术特征摘要】
1.基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法，其特征在于：该方法是应用于无人机对电力设备进行巡检中，基于无人机采集到的完整视频，使用两个阶段的步骤来关联视频目标检测框，在第一阶段使用改进距离度量的密度聚类法实现对帧间目标检测框的初步关联，在第二阶段使用插帧法解决由视频目标检测框短时丢失造成的重计数问题，完成对视频目标检测框的关联，进而实现准确检测出视频中包含的目标数量。
2.根据权利要求1所述的基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法，其特征在于，所述改进距离度量的密度聚类法包括：
3.根据权利要求1所述的基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法，其特征在于，所述使用插帧法解决由目标检测框短时丢失造成的重计数问题包括：
4.基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋宗熹，张柳健，张禄亮，陈子明，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。