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摘要：本发明公开了基于深度学习的混凝土取样行为检测系统，包括：用于获取包含混凝土运输车辆和斗车的实时图像的图像获取模块；用于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的目标检测模块；用于跟踪识别斗车并判断斗车在图像范围内停留的时间是否超过预设的时间阈值的行为识别模块；用于在斗车在图像范围内停留时间超过预设时间阈值时上报本次混凝土取样行为的图像信息和时间信息的上报模块。本发明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系统，其特征在于，包括：用于获取包含混凝土运输车辆和斗车的实时图像的图像获取模块；用于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的目标检测模块，该目标检测模块还用于判断所述水平和纵深间距是否分别满足预设的距离阈值；用于跟踪识别所述斗车并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的行为识别模块；用于在所述斗车在图像范围内停留时间超过预设时间阈值时上报本次混凝土取样行为的图像信息和时间信息的上报模块；所述目标检测模块用于计算运输车辆和斗车的水平间距的方法包括：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；所述目标检测模块用于计算运输车辆和斗车的纵深间距的方法包括：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，并计算两所述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。
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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系统
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