申请/专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司

申请日：2019-09-11

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN111753612B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V10/774;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.09#公开

摘要：本申请公开了一种抛洒物检测方法、装置及存储介质，属于图像处理领域。所述方法包括：将第一视频图像作为抛洒物检测模型的输入，通过所述抛洒物检测模型确定第一视频图像中每个像素点属于多个类别的概率，基于第一视频图像中每个像素点属于多个类别的概率，确定第一视频图像中每个像素点所属的类别，若第一视频图像中存在属于抛洒物类别的像素点，则基于第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点，确定抛洒物目标。本申请通过抛洒物检测模型来检测抛洒物，不易受抖动、光照和阴影等因素的影响，且误判率较低，提高了检测抛洒物的准确度和有效率。

主权项：1.一种抛洒物检测方法，其特征在于，通过检测设备的CPU执行模型处理，通过所述检测设备的DSP执行后处理，分类组件用于进行所述模型处理和所述后处理，所述分类组件的处理帧率小于或等于帧率阈值，所述处理帧率用于指示所述分类组件每秒处理的视频帧数目；所述方法包括：所述模型处理的过程：将第一视频图像作为抛洒物检测模型的输入，通过所述抛洒物检测模型确定所述第一视频图像中每个像素点属于多个类别的概率，所述第一视频图像为监控视频中的任一视频帧，所述多个类别包括背景类别和抛洒物类别，所述抛洒物检测模型用于确定任一图像中每个像素点属于所述多个类别的概率，所述抛洒物检测模型为语义分割神经网络模型；所述后处理的过程：基于所述第一视频图像中每个像素点属于所述多个类别的概率，确定所述第一视频图像中每个像素点所属的类别；若所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点的数目大于或等于预设数目，则基于所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点，确定至少一个疑似抛洒物目标，若所述至少一个疑似抛洒物目标中存在静态目标，则对所述第一视频图像进行目标检测，以确定所述第一视频图像中的参考目标，所述参考目标包括车辆目标和行人目标中的至少一种，确定参考静态目标与所述第一视频图像中的参考目标的交并比，所述参考静态目标为所述至少一个疑似抛洒物目标中的任一静态目标，若所述参考静态目标与所述第一视频图像中的参考目标的交并比大于交并比阈值，则将所述参考静态目标确定为异常目标，所述异常目标包括尺寸异常目标和或位置异常目标，将所述至少一个疑似抛洒物目标包括的静态目标中除所述异常目标之外的静态目标，确定为抛洒物目标；若所述第一视频图像中属于抛洒物类别的像素点的数目小于预设数目，则确定所述第一视频图像中不存在抛洒物目标，继续对所述第一视频图像的下一视频帧进行抛洒物检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海高德威智能交通系统有限公司 一种抛洒物检测方法、装置及存储介质

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