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摘要
目前在轨道交通异物入侵检测领域中,采用基于深度学习的视频目标检测方法要达到可以应用的实时检测速度,对设备资源的要求较高且成本不低。文章通过计算视频图像敏感网格区域,采用数字图像处理方法实时地对移动物体进行初检测,然后将检测到的异常视频图像发送至异物入侵识别模型进行更加精准的智能识别分析和研判报警,节约计算时间和设备资源。文章基于相同的构思提出一种异物入侵检测装置,通过建立信号传输机制高效地控制多台设备并行处理视频目标检测任务。
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目前在轨道交通异物入侵检测领域中,采用基于深度学习的视频目标检测方法要达到可以应用的实时检测速度,对设备资源的要求较高且成本不低。文章通过计算视频图像敏感网格区域,采用数字图像处理方法实时地对移动物体进行初检测,然后将检测到的异常视频图像发送至异物入侵识别模型进行更加精准的智能识别分析和研判报警,节约计算时间和设备资源。文章基于相同的构思提出一种异物入侵检测装置,通过建立信号传输机制高效地控制多台设备并行处理视频目标检测任务。
