基于DeepStream框架的车辆入侵检测方法

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基于DeepStream框架的车辆入侵检测方法
申请号:CN202410862262
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118865199A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于DeepStream框架的车辆入侵检测方法,属于入侵检测技术领域,包括:基于DeepStream框架获取至少一个摄像头的实时视频流数据;针对各所述实时视频流数据中的每一帧目标图像,基于目标检测模型对各所述目标图像进行检测;所述目标检测模型为基于训练样本集对预设目标检测网络进行深度学习训练得到的;所述训练样本集包括至少一张车辆标记样本图像;在各所述目标图像中出现车辆目标的情况下,基于所述目标检测模型识别预设区域内的车辆入侵信息。本发明的基于DeepStream框架的车辆入侵检测方法提高了车辆入侵检测的实时性和准确性。
技术关键词
车辆入侵检测方法 实时视频流 深度学习训练 车辆入侵检测装置 框架 训练样本集 非暂态计算机可读存储介质 入侵检测技术 图形用户界面 处理器 追踪算法 计算机程序产品 数据 图像增强 标记
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