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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298299A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/25;G06V40/10;G06T7/70;G06N3/0464;G01F23/00;G01B11/00;G01B11/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及基于深度学习的路面积水自动判别和积水飞溅预警方法，属于交通工程技术领域。包括以下步骤：采集行驶道路的路面图像信息；通过深度学习模型分析路面图像信息，判断是否存在积水情况；对识别出的积水进行范围确定；根据判断结果，输出积水位置并测出距离，此距离包括行人与积水、车辆与积水、车辆与行人之间的三种距离；根据测出的行人、积水、车辆之间的三种距离关系做出预警。采用的yolov5s是一个中等大小的的预训练模型，在速度与准确度之间做了较好的平衡；因此，本发明可适用于当代的大部分车载系统，具有较好的兼容性，易于推广，且检测速度较快，并能够保证在汽车行驶过程中的精准识别，便于控制成本。
主权项：1.基于深度学习的路面积水自动判别和积水飞溅预警方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：采集路面图像信息；步骤二；通过深度学习模型分析路面图像信息，判断是否存在积水区域；步骤三：对识别出的积水区域进行范围确定；步骤四：根据判断结果，输出积水区域位置并测出距离；步骤五：根据测出的距离关系做出预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于深度学习的路面积水自动判别和积水飞溅预警方法
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