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申请/专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的混凝土取样行为检测方法，包括步骤：获取包含混凝土运输车辆和斗车的实时图像；通过目标检测算法检测当前图像中的混凝土运输车辆和斗车，并计算两者之间的水平和纵深间距，判断所述水平和纵深间距是否分别满足预设的距离阈值；若是，则跟踪识别所述斗车，判断所述斗车在图像范围内停留的时间是否超过预设的时间阈值；若是，则视为完成一次混凝土取样，并上报本次混凝土取样行为的图像信息和时间信息。本发明通过基于深度学习的目标检测算法和单目深度估计算法，能够准确识别混凝土运输车和斗车，并精确测量两者之间的水平和纵深间距，有效排除摄像机视野内的非采样斗车和路过斗车的干扰，确保取样行为检测的准确性。
主权项：1.基于深度学习的混凝土取样行为检测方法，其特征在于，包括步骤：获取包含混凝土运输车辆和斗车的实时图像；通过目标检测算法检测当前图像中的混凝土运输车辆和斗车，并计算两者之间的水平和纵深间距，判断所述水平和纵深间距是否分别满足预设的距离阈值；若是，则跟踪识别所述斗车，判断所述斗车在图像范围内停留的时间是否超过预设的时间阈值；若是，则视为完成一次混凝土取样，并上报本次混凝土取样行为的图像信息和时间信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都考拉悠然科技有限公司 基于深度学习的混凝土取样行为检测方法
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