摘要
本申请提供了一种精确定位轨面异物图像检测方法、系统、设备及介质。该方法包括步骤:获取轨道实时视频流并解码,获得轨道图像;对轨道图像进行变化检测,识别候选异物;对每个候选异物的运动轨迹进行跟踪,提取出有效轨迹;将轨道图像输入到目标识别网络中,筛选出其中的目标异物。本申请对轨道图像进行变化检测,有效规避了局部背景的动态变换对监测的干扰。进一步对候选异物的运动轨迹进行跟踪,排除了运动变化对候选异物识别的影响。通过生成大量多样的样本集对目标识别网络进行训练,提高了目标异物识别的准确性。本申请不仅降低了监测成本,提高了轨道异物监测的准确性,具有很强的场景适应性,能快速识别出准确异物,保障线路行车安全。
技术关键词
图像检测方法
轨道
实时视频流
轨迹
图像生成网络
管理策略
图像检测系统
可读存储介质
处理器
运动补偿
解码单元
动态
分析单元
像素
蒸馏
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LEO卫星
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多用户
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历史轨迹数据
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神经网络模型
运动轨迹数据
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