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原文传递一种道路区域的视频检测方法

专利名称：	一种道路区域的视频检测方法
摘要：	本发明属于计算机视觉领域，公开了一种道路区域的视频检测方法。本发明首先建立基于Mask R‑CNN的深度学习平台，对其默认输出控制部分的代码进行优化，确保其网络模型符合视频监控场景中对道路区域的识别预期，然后对使用该网络模型检测输出的图片进行二值化处理，并计算其凸包，最后将最大的凸包拟合为一个完整梯形或者带有一侧垂直截边的梯形，这个梯形就是最终的道路区域检测结果。与已知常见的同类检测方法相比，本发明充分利用了最新的深度学习样本训练技术，避免了场景特征提取和模型参数化设计等需要人为参与、又无法避免引发算法效果波动的难点环节；本发明可广泛应用于城市交通区域、高速公路等含有显性道路场景的业务需求处理。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	湖北;42
申请人：	武汉东智科技股份有限公司
发明人：	聂晖;杨小波;李军
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810512391.3
公开号：	CN108875589A
代理机构：	北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548
代理人：	李静
分类号：	G06K9/00(2006.01)I;G06K9/38(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G;G06;G06K;G06K9;G06K9/00;G06K9/38;G06K9/62
申请人地址：	430060 湖北省武汉市武昌区友谊大道6号广达大厦附楼四楼
主权项：	1.一种道路区域的视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤i、对Mask R‑CNN的输出控制部分进行优化，得到优化后的神经网络模型；步骤ii、使用该优化后的神经网络模型对输入样本进行检测，输出图片；步骤iii、将所述图片二值化，判断出可能存在的多个凸包分布区域，并筛选出面积最大的凸包作为预期检测目标；步骤iv、统计该凸包所有点的横纵坐标，计算坐标点中的横、纵坐标的最大、最小值，得到这个凸包的外接矩形，并计算凸包的拟合梯形的上底中心点；步骤v、判断拟合梯形两边有无明显的截痕形态，若不存在截边，则执行步骤vi；否则，计算截边长度并执行步骤vii；步骤vi、勾画出一个完整梯形；步骤vii、勾画出一个带有一侧垂直截边的梯形。
所属类别：	发明专利