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申请/专利权人：西南大学
摘要：本发明提供了一种基于机器视觉的落石实时监测方法、系统、装置及存储介质，本发明的技术方案采用改进的轻量级纹理判别网络ShuffleNetV2，通过三阶段落石检测，综合运用了落石的三大关键特征：运动特性、纹理特性，以及落石特有的高处至低处的运动规律实时进行危岩落石的实时检测，克服了现有的落石监测方法存在的难题，实现了对落石的精确检测与区分，有效避免了非落石干扰，在提高了对复杂环境下快速运动与弱纹理落石的鲁棒识别能力的同时，节省计算资源，提高了危岩落石监测的实时性，实现了危岩落石实时监测与预警。
主权项：1.一种基于机器视觉的落石实时监测方法，其特征在于，包括：获取实时危岩视频数据，进行动态目标检测，获取所述动态目标的动态目标框；基于预先训练的落石识别模型对所述动态目标框中动态目标进行纹理识别，得到第一落石识别结果；若所述第一落石识别结果为存在落石，则对所述动态目标框中动态目标进行目标跟踪和轨迹识别，得到第二落石识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南大学 一种基于机器视觉的落石实时监测方法、系统、装置及存储介质
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