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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种异物入侵检测方法及系统，属于基于计算机视觉的铁路异物入侵检测技术领域，获取铁路防区视频数据；利用预先训练好的检测模型对获取的铁路防区视频数据进行处理，得到铁轨异物入侵检测结果。本发明能在减少误报率的同时，提高了检测泛化能力；将前背景差异检测和基于深度学习的相似度检测网络相结合，提出差帧对比法，在传统前背景检测中引入自适应阈值，减少系统受光照变化而导致的误判；再将差帧对比法检测出的差异区域定位，并把连续两帧图片中的上述差异区域输入到相似度检测网络，进行相似度评分的预测；最后根据相似度阈值判定是否存在异物。
主权项：1.一种异物入侵检测方法，其特征在于，包括：获取铁路防区视频数据；利用预先训练好的检测模型对获取的铁路防区视频数据进行处理，得到铁轨异物入侵检测结果；其中，训练所述检测模型包括：获取多个视频流数据，获取连续的图像帧；以多条线段连接成封闭多边形区域的方式对采集的铁轨视频图像进行标注，画出其中的铁轨防区；提取视频图像中的铁轨防区，作为后续异物入侵研究的感兴趣区域；将连续两帧的铁轨防区图像作差分运算，得两帧图像的差，利用一维最大类间差异法确定阈值T，将得到的差分图像二值化；在得到的差分图像上，标记目标像素，定位差异区域；遍历扫描二值化图像的每个像素，对于每个目标像素，检查其周围的4邻域像素，如果该目标像素周围没有已标记像素，则为该像素添加标记；如果存在至少一个已标记的目标像素，则将其归入差异区域中内部；根据标记目标像素的坐标值获取边界框，在上一帧和当前帧的原始图像上裁剪差异区域；将得到的包含连续两帧差异的局部图片输入至预设的相似度检测网络中进行训练，使网络学习提取两帧图像的相似性特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 异物入侵检测方法及系统
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