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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种集成深度学习的非机动车行为实时监控方法及系统，属于智能交通监控技术领域，获取待处理的非机动车道交通状况图像；利用预先训练好的非机动车行为检测模型对获取的待处理的非机动车道交通状况图像进行处理，得到非机动车行为是否违规的检测结果。本发明有效地解决了现有监控装置在计算资源消耗、抗干扰能力、大数据处理、实时响应能力以及算法泛化能力方面的问题，显著提高了非机动车行为监控的可靠性和整体性能。
主权项：1.一种集成深度学习的非机动车行为实时监控方法，其特征在于，包括：获取待处理的非机动车道交通状况图像；利用预先训练好的非机动车行为检测模型对获取的待处理的非机动车道交通状况图像进行处理，得到非机动车行为是否违规的检测结果；其中，训练非机动车行为检测模型包括：获取训练数据；其中，所述训练数据包括多张非机动车道交通状况图像以及标注图像中机动车违规行为的标签；利用训练数据对非机动车行为检测模型进行训练，得到非机动车行为检测模型，其中，利用卡尔曼滤波算法优化模型训练参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 集成深度学习的非机动车行为实时监控方法及系统
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