[发明专利]基于YOLOv3的监控场景下的安防敏感物品检测方法有效
| 申请号： | 201910097619.1 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109829429B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;黄新恩 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于YOLOv3的监控场景下的安防敏感物品检测方法。包括以下步骤：步骤S1：分别采集刀具、枪械、行李箱、手提包、火焰的图像数据，构成安防敏感物品图像集；步骤S2：对下载好的图像进行人工标注，生成xml文件，以符合YOLOv3训练的要求；步骤S3：对处理好的数据进行若干数据增强；步骤S4：训练YOLOv3神经网络模型；步骤S5：将监控视频信息进行预处理，对监控视频中的物品进行检测。本发明方法着眼于计算机视觉对于安防领域的辅助作用，具有创新意义；且本发明方法的准确率高，时效性好，对于监控场景下的敏感物品检测具有一定效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolov3 监控 场景 敏感 物品 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于YOLOv3的监控场景下的安防敏感物品检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集安防敏感物品图像数据，构成安防敏感物品图像集；步骤S2、对图像集中的图像进行标注，生成xml文件，以符合YOLOv3训练的要求；步骤S3、对处理好的数据集中的数据进行数据增强；步骤S4、训练YOLOv3神经网络模型；步骤S5、对监控视频信息进行预处理，通过YOLOv3神经网络模型对监控视频中的安防敏感物品品进行检测。
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