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申请/专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的混凝土取样行为检测方法，包括步骤：获取包含混凝土运输车辆和斗车的实时图像；通过目标检测算法检测当前图像中的混凝土运输车辆和斗车，并计算两者之间的水平和纵深间距，判断所述水平和纵深间距是否分别满足预设的距离阈值；若是，则跟踪识别所述斗车，判断所述斗车在图像范围内停留的时间是否超过预设的时间阈值；若是，则视为完成一次混凝土取样，并上报本次混凝土取样行为的图像信息和时间信息。本发明通过基于深度学习的目标检测算法和单目深度估计算法，能够准确识别混凝土运输车和斗车，并精确测量两者之间的水平和纵深间距，有效排除摄像机视野内的非采样斗车和路过斗车的干扰，确保取样行为检测的准确性。
主权项：1.基于深度学习的混凝土取样行为检测方法，其特征在于，包括步骤：获取包含混凝土运输车辆和斗车的实时图像；通过目标检测算法检测当前图像中的混凝土运输车辆和斗车，并计算两者之间的水平和纵深间距，判断所述水平和纵深间距是否分别满足预设的距离阈值；若是，则跟踪识别所述斗车，判断所述斗车在图像范围内停留的时间是否超过预设的时间阈值；若是，则视为完成一次混凝土取样，并上报本次混凝土取样行为的图像信息和时间信息；所述运输车辆和斗车的水平间距计算方法包括：利用目标检测算法获取所述当前图像中的运输车辆和斗车检测结果中的检测框，计算两所述检测框在水平方向的像素距离作为运输车辆和斗车的水平间距；所述运输车辆和斗车的纵深间距计算方法包括：利用单目深度估计算法获取所述当前图像中的运输车辆和斗车的检测结果，并计算所述两检测结果与图像获取设备的距离，据此计算所述运输车辆和斗车的纵深间距。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都考拉悠然科技有限公司 基于深度学习的混凝土取样行为检测方法
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