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申请/专利权人：广州市高科通信技术股份有限公司
摘要：本申请公开了一种基于机器视觉的停车不规范行为识别方法及系统，方法包括：获取目标区域车位图像并进行数据标注处理，得到标注后的目标区域车位图像；通过YOLOv8网络模型对目标区域车位图像矩形目标框数据进行预测，得到目标区域车辆预测框；引入改进的C2F模块与跨层连接的卷积层，构建改进的YOLOv8n_obb网络模型；通过改进的YOLOv8n_obb网络模型对目标区域车位图像旋转目标框数据进行预测，得到目标区域车位预测框；结合目标区域车辆预测框和目标区域车位预测框，并进行非极大值过滤处理，得到车辆行为识别结果。本申请实施例能够通过采用矩形框和旋转框结合的方式提高目标检测框的识别精度。本申请可以广泛应用于智能停车技术领域。
主权项：1.一种基于机器视觉的停车不规范行为识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取目标区域车位图像并进行数据标注处理，得到标注后的目标区域车位图像，所述标注后的目标区域车位图像包括目标区域车位图像矩形目标框数据和目标区域车位图像旋转目标框数据；通过YOLOv8网络模型对所述目标区域车位图像矩形目标框数据进行预测，得到目标区域车辆预测框；引入改进的C2F模块与跨层连接的卷积层，构建改进的YOLOv8n_obb网络模型；通过所述改进的YOLOv8n_obb网络模型对所述目标区域车位图像旋转目标框数据进行预测，得到目标区域车位预测框；结合所述目标区域车辆预测框和所述目标区域车位预测框，并进行非极大值过滤处理，得到车辆行为识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州市高科通信技术股份有限公司 一种基于机器视觉的停车不规范行为识别方法及系统
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