本发明公开了一种基于主动学习和神经网络的高空抛物检测方法,涉及目标检测技术领域,本发明的辨识步骤为：采集高空抛物下落物体数据、构建主动目标检测模型、进行运动物体的目标跟踪、构建图像分类神经网络模型、利用图像分类网络过滤干扰物体、排除非高空抛物的运动轨迹。本发明采用主动学习方法通过查询策略选择少量样本进行标记,从而利用标注的信息来改善预测模型；利用分类网络通过模型的训练和分类结果,将干扰物体从检测结果中过滤,可以解决高空抛物场景中对飞鸟、飞虫、树叶的误检测问题,从而降低跟踪成本。
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