摘要
本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种闲置滑板车检测方法及系统。该方法包括:通过城市监控摄像头采集多源视频,经预处理后,使用改进YOLOv8识别滑板车,通过极坐标映射构建自适应兴趣区域,利用双流网络提取行人行为特征,结合空间交集、时间持续性和姿态识别计算交互强度,最终基于分层决策树判定滑板车闲置状态并评分。本申请可以准确、实时地识别和判断城市环境中共享滑板车的闲置状态,并提供高精度的使用状态评估。
技术关键词
人车交互
分层决策树
轨迹
兴趣
视频流
深度学习模型
序列识别
坐标
数据
行人检测
分布式采集节点
网络架构
直方图均衡化算法
多层感知机
运动特征
共享滑板车
运动状态参数
复杂度
系统为您推荐了相关专利信息
视觉传感器
教学系统
数据处理模块
机器学习优化
红外热像仪
轨迹预测方法
注意力
轨迹预测模型
序列
智能汽车
可再生能源设备
电力调度中心
性能评估方法
无人机基站
气象
深度学习模型
GPS传感器
数据
检测酒驾
车载摄像头