基于机器视觉的轨道交通车站障碍物监测方法及装置

本申请提供了一种基于机器视觉的轨道交通车站障碍物监测方法及装置，涉及机器视觉与轨道交通技术领域，该方法包括：将基于监控视频生成的待识别图片输入轻量级深度学习模型，预测生成障碍物识别结果；然后基于障碍物识别结果，使用多监控视频融合算法进行检验，确定目标障碍物，该多监控视频融合算法用于将识别到的障碍物与轨道交通车站内不同视频源的监控视频进行匹配，并对障碍物进行去重。通过上述方法解决了现有技术中存在的车站障碍物识别效率低、准确率低的技术问题，实现了提高对车站障碍物的识别精度和可靠性的技术效果。