[发明专利]一种基于准确人车分离的警戒方法及装置在审
| 申请号： | 201811160160.7 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109359573A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 高旭麟;薛超;付邦鹏;焦胜峰 | 申请（专利权）人： | 天津天地伟业投资管理有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 戴文仪 |
| 地址： | 300457 天津市滨海新区高新区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于准确人车分离的警戒方法，该方法首先通过背景建模技术获取警戒区域中的运动区域，使用团块检测方法确定出候选区域，然后根据候选区域扣取送检图像，用深度学习检测网络对送检图像检测，最后输出区域内目标类别以及精确位置，实现对触发警戒报警目标的人车的区分。本方法对目标类别的判别以及位置的精确定位具有较强的鲁邦性，也可准确的过滤掉非人、车引起的警戒报警。 | ||
| 搜索关键词： | 人车 候选区域 警戒报警 目标类别 送检 警戒 背景建模 技术获取 警戒区域 输出区域 图像检测 学习检测 运动区域 触发 团块 过滤 图像 检测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于准确人车分离的警戒方法，其特征在于，包括：1)利用背景建模技术获取警戒区域中的运动区域，使用团块检测方法确定出候选区域，根据候选区域扣取送检图像的ROI；2)将扣取的送检图像送入训练好的深度学习检测网络，对图像中的人、车进行检测和识别，输出其外接矩形、类别以及置信度。
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