一种基于分割模型的车辆攀爬检测方法

本发明涉及目标检测技术领域，具体地说，涉及一种基于分割模型的车辆攀爬检测方法。其包括以下步骤：S1、收集大量工厂环境中不同类型的车辆的图像数据，并结合开源COCO数据集中的图像，标注出车辆和行人的轮廓；S2、使用开源深度学习框架和标注的车辆数据训练模型；S3、对输入的视频流使用H264解码器进行解码，并结合硬件加速处理。S4、使用深度学习光流模型RAFT对视频中的连续帧进行处理；S5、使用YOLOv8s车辆检测模型检测视频帧中的车辆和行人目标，计算移动目标的外接矩形与车辆矩形框的交并比；S6、求取静止状态的车辆和行人的外接矩形，从这些矩形中截取的图片被送入YOLOv81分割模型，用于分割出车辆和行人的掩码；S7、攀爬行为判定；S8、结果展示与整合。