[发明专利]基于深度学习目标检测与动态背景建模的商店跨门经营检测方法有效
| 申请号： | 201810619324.1 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN108985169B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;龚鑫;李玉玮;泮安涛 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习目标检测与动态背景建模的商店跨门经营检测方法，包括：(1)获取道路监控视频，并将该道路监控视频截成帧图像；(2)利用店面检测模型获取帧图像中的店面所在位置；(3)当视频视角固定时，划分帧图像中店面外道板区域，并利用改进的ViBe方法对道板区域进行背景建模差分处理，获得店外物体，然后，利用店外物体分类模型对店外物体进行分类，获得店外物体的类别；(4)当视频视角不固定时，利用物体检测模型对帧图像进行检测，获得帧图像中的物体所在位置及类别，然后，根据物体所在位置，筛选得到店外物体及类别；(5)当店外物体属于店面经营物体时，即进行跨门经营报警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 目标 检测 动态 背景 建模 商店 经营 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习目标检测与动态背景建模的商店跨门经营检测方法，包括以下步骤：(1)获取道路监控视频，并将该道路监控视频截成帧图像；(2)利用店面检测模型获取帧图像中的店面所在位置；(3)当视频视角固定时，划分帧图像中店面外道板区域，并利用改进的ViBe方法对道板区域进行背景建模差分处理，获得店外物体，然后，利用店外物体分类模型对店外物体进行分类，获得店外物体的类别；(4)当视频视角不固定时，利用物体检测模型对帧图像进行检测，获得帧图像中的物体所在位置及类别，然后，根据物体所在位置，筛选得到店外物体及类别；(5)当店外物体属于店面经营物体时，即进行跨门经营报警；所述店外物体分类模型由VGG网络经训练得到，所述店面检测模型和物体检测模型均由VGG网络和Faster R‑CNN网络组成的学习网络经训练得到。
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