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申请/专利权人：南京理工大学;南京市公安局
摘要：本发明提供了一种基于深度学习Yolov8的遛狗不牵绳违法识别方法，属于计算机视觉技术领域，包括：获取待检测图像；对待检测图像进行犬只检测，得到犬只检测框，并对其进行犬只状态判断，得到犬只检测框中是否存在犬只状态结果；对犬只检测框存在犬只状态结果进行绳体检测，得到绳体‑犬只检测框，并对其进行判断，得到绳体是否处于正确拴狗状态结果；若绳体处于正确栓狗状态，对绳体‑犬只检测框进行人体检测，得到人体‑绳体‑犬只检测框，并对其进行判断，得到人体是否处于正确牵狗状态结果或预估人体正确牵狗状态结果。本发明解决了现有技术中无法预估合法牵狗状态的问题，提高了公共区域管理员管理犬只效率，减少了误判、错判的现象发生。
主权项：1.一种基于深度学习Yolov8的遛狗不牵绳违法识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测的图像数据，并利用图像均衡算法增强所述图像数据的色彩，得到待检测图像；将所述待检测图像输入至犬只检测模型中进行犬只检测，得到犬只检测框；通过所述犬只检测模型对所述犬只检测框进行犬只状态判断，得到犬只检测框中是否存在犬只状态结果；基于犬只检测框中是否存在犬只状态结果，以所述犬只检测框为中心，计算犬只附近出现的绳体兴趣区域结果，并将绳体兴趣区域结果输入至绳体检测模型进行绳体检测，得到绳体-犬只检测框；将所述绳体-犬只检测框输入至所述绳体检测模型中进行判断，得到绳体是否处于正确拴狗状态结果；基于绳体是否处于正确拴狗状态结果，以所述绳体-犬只检测框为中心，计算绳体-犬只检测框中出现的人体兴趣区域结果，并将人体兴趣区域结果输入至人体检测模型进行人体检测，得到人体-绳体-犬只检测框；将所述人体-绳体-犬只检测框输入至所述人体检测模型中进行判断，得到人体是否处于正确牵狗状态结果或预估人体正确牵狗状态结果，以识别待检测图像中是否存在违规遛狗行为。
全文数据：
权利要求：
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