一种基于单分类模型和GMM的高速路面遗留物检测方法

本发明公开了一种基于单分类模型和GMM的高速路面遗留物检测方法，涉及路面异物检测领域。一种基于单分类模型和GMM的高速路面遗留物检测方法，采用多模块组来对高速路面遗留物进行检测，所述多模块组包括视频图像采集模块、DeepSVDD模块、GMM模块和结果输出模块。本发明旨在利用深度学习DeepSVDD模型和高斯混合模型(GMM)相结合的方法解决路面遗留物检测问题，在路面场景中对遗留物及时发现和报警，使用深度学习模型和高斯混合模型结合的方式对各种复杂的场景的遗留物识别具有较高的鲁棒性和可靠性，该方法使用改进的DeepSVDD模型使模型的输入可以为任意尺寸图像，增强了模型的可移植性。