[發明專利]一種泥頭車檢測的方法、系統、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201810598617.6
• 申請日: 2018-06-12
• 公開（公告）號: CN109063544A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 歐陽一村;賀濤
• 申請（專利權）人: 深圳中興網信科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京友聯知識產權代理事務所(普通合伙) 11343
• 代理人: 尚志峰;汪海屏

本發明提出了一種泥頭車檢測的方法、一種泥頭車檢測的系統、一種計算機設備以及一種計算機可讀存儲介質。其中泥頭車檢測的方法，包括：實時獲取至少一處位置的監控圖像，其中監控圖像包含泥頭車圖像；使用檢測模型對監控圖像進行檢測，得到泥頭車的類型和位置信息；其中，檢測模型的網絡結構為Alexnet網絡結構。本發明在保證對監控圖像檢測的準確率的前提下，相對于現有檢測方法無需過多的訓練樣本，并且需要的網絡層數更低，減少了檢測過程中的能源的消耗，從而實現快速識別泥頭車的類型以及在視頻圖像中的位置信息。

技術領域

本發明涉及車輛檢測領域，具體涉及一種泥頭車檢測的方法、一種泥頭車檢測的系統、一種計算機設備以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

現有道路監控系統對于泥頭車等大型車輛的檢測效果一直無法滿足監控要求，尤其是對于出現在復雜環境如建筑工地、廠礦等區域的本身體積較大的泥頭車無法實現有效的監控，此外，泥頭車通常是批量出現，存在不同泥頭車之間的相互遮擋，進一步的增加對于泥頭車的監控的難度，因而需要一種專門針對上述情況下的泥頭車檢測方法，用于快速檢測泥頭車，從而實現泥頭車的監控。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術或技術中存在的技術問題之一。

為此，本發明的一方面在于提出一種泥頭車檢測的方法。

本發明的另一方面在于提出了一種泥頭車檢測的系統。

本發明的又一個方面在于提出了一種計算機設備。

本發明的再一方面在于提出了一種計算機可讀存儲介質。

在本發明的一個方面，提出一種泥頭車檢測的方法，包括：實時獲取至少一處位置的監控圖像，其中監控圖像包含泥頭車圖像；使用檢測模型對監控圖像進行檢測，得到泥頭車的類型和位置信息；其中，檢測模型的網絡結構為Alexnet網絡結構，Alexnet是一種特征提取方法，用于神經網絡檢測模型。

本發明提供的泥頭車檢測的方法，通過使用Alexnet網絡結構的檢測模型對實時獲取的包含泥頭車圖像的監控圖像進行檢測，使用Alexnet網絡結構的檢測模型在保證對監控圖像檢測的準確率的前提下，相對于現有檢測方法無需過多的訓練樣本，并且需要的網絡層數更低，減少了檢測過程中的能源的消耗，從而實現快速識別泥頭車的類型以及在視頻圖像中的位置信息。

根據本發明的上述泥頭車檢測的方法，還可以具有以下技術特征：

在上述技術方案中，優選地，在實時獲取至少一處位置監控圖像之后，在使用檢測模型對所述監控圖像進行檢測，確定所述泥頭車的類型和位置信息之前，還包括：建立SSD目標檢測模型，其中SSD目標檢測模型是應用SSD算法(single shot multibox detector)的目標檢測模型，VGG-16是現有的SSD目標檢測模型的主網絡結構，將所述SSD目標檢測模型的網絡結構由VGG-16替換為Alexnet網絡結構；修改所述SSD目標檢測模型的提取框的邊界集合；使用包含所述泥頭車的歷史監控圖像對修改后的SSD目標檢測模型進行訓練，得到所述檢測模型。

在該技術方案中，建立SSD目標檢測模型，并將SSD目標檢測模型中原有的VGG-16網絡結構替換成Alexnet網絡結構，替換后的SSD目標檢測模型無需過多的訓練樣本即可實現相同的檢測效果；修改所述SSD目標檢測模型的提取框的邊界集合，將不符合泥頭車的邊界集合進行修改，避免因為提取框的邊界與泥頭車圖像不匹配致使檢測定位不準；通過包含泥頭車的歷史監控圖像對修改后的SSD目標檢測模型進行訓練，得到的檢測模型能夠在保證的檢測準確的前提下，實現對泥頭車的快速檢測，有效解決了因為提取框致使的檢測定位不準造成的檢測結果準確率地的問題。

在上述技術方案中，優選地，修改SSD目標檢測模型的提取框的邊界集合具體為：修改SSD目標檢測模型的提取框的邊界集合的寬高比。