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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法,该方法包括先利用监控设备采集所监控场景的RGB图像帧；然后利用训练好的目标分割模型对图像中的目标区域进行分割,获取目标区域二值化掩膜结果；利用训练好的目标检测模型对图像中的异物目标进行检测,获取异物目标的类别和位置信息；再计算出异物目标的位置边界框内目标区域像素占比P,并据此判断异物目标的入侵状态；根据异物目标的类别信息,判定异物目标的入侵等级；最后根据异物目标的入侵状态和等级,发出对应的安全预警。本发明只需单帧图像就可以完成异物入侵检测,同时获取异物目标的入侵状态和入侵等级,为动态场景下各活动的安全预告预警提供准确可靠的依据。
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