基于DeepSort算法的大车右转必停检测方法

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基于DeepSort算法的大车右转必停检测方法
申请号:CN202411051142
申请日期:2024-08-01
公开号:CN119274148A
公开日期:2025-01-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于DeepSort算法的大车右转必停检测方法,属于计算机视觉目标检测和跟踪技术领域,本发明方法包括以下步骤:将视频流输入后对视频流进行预处理,将预处理后的视频帧输入到应用改进的YOLOV7神经网络中进行初步目标检测;通过DeepSort算法对检测到的可疑目标进行目标追踪;根据可疑目标的像素灰度值的变化判断可疑目标是否右转未停违章,实现在复杂交通环境下大车右转必停的检测识别。本发明应用了改进的YOLOV7神经网络和DeepSort算法,提高了违章检测的准确度和检测速度,并应用到复杂交通环境下车辆重叠和倒影等问题,实现在复杂环境下大车右转必停的智能检测识别。
技术关键词
卡尔曼滤波器 注意力 视频帧 坐标 宽度特征 算法 协方差矩阵 通道 视频流 智能检测识别 计数器 全局平均池化 方程 特征提取模块 多层感知机 残差结构 级联