一种基于视觉的水面油污检测方法

    公开(公告)号:CN114170487A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111494061.4

    申请日:2021-12-08

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于视觉的水面油污检测方法。方案包括:获取样本图像并进行标注,所述样本图像包括原本图像和基于所述原本图像扩充的数据;对所述样本图像进行预处理;采用目标检测模型对处理后的样本图像进行特征提取,所述目标检测模型使用Yolov3‑darknet53作为主干特征提取网络,并加入了SPP层;根据提取的特征预测油污区域结果,保存预测模型;根据测试精度、资源占用和推理速度对所述预测模型进行优化;采用优化后的预测模型进行水面油污检测。本发明提供的基于视觉的水面油污检测方法,能够准确检测水面油污区域的精度和实时性,提高实用性。

    一种基于多路安防视频的目标轨迹生成方法

    公开(公告)号:CN119832024A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411712150.5

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于多路安防视频的目标轨迹生成方法,属于技术领域。本发明面向安防视频中的目标轨迹生成问题,针对单一采用目标检测与重识别导致的目标丢失、匹配程度不高的现状,提供一种基于多路安防视频的目标轨迹生成方法。针对多路安防视频来说,存在四个重要特点:一是多路视频存在安防区域重叠与目标在多处重复出现的情况;二是多路视频安防区域存在接驳或邻接关系;三是视频为流数据,而非视频片段,匹配范围更广;四是对目标时空伴随的应用可行性更强。为此,本发明充分利用安防视频的这四个特点与辅助信息,基于多路视频、多方法融合、多目标关联性提高目标跟踪与轨迹生成的准确性,提高重识别精度。

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