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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明提出了一种基于自监督一致性学习的交通事件检测系统及方法。所述方法包括获取交通场景下多个连续时隙的视频帧；通过对多个相邻时隙的视频帧进行光流计算，得到多个光流图像帧；将视频帧与光流图像帧进行预测处理，得到目标时隙的预测视频帧；通过对视频帧进行对象检测追踪，得到交通对象边界框；对交通对象边界框进行预测处理，得到目标时隙的交通对象预测框；通过对视频帧进行上下文检测，得到交通场景的上下文信息；将目标时隙的交通对象预测框、目标时隙的预测视频帧、交通场景的上下文信息输入到一致性学习训练后的交通事件检测网络中，得到目标时隙的交通事件检测结果。本发明无需大量标注数据，提高了交通事件检测的适应性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于自监督一致性学习的交通事件检测方法，其特征在于：所述方法包括：获取交通场景下多个连续时隙的视频帧；通过对多个相邻时隙的视频帧进行光流计算，得到多个光流图像帧；将多个连续时隙的视频帧与多个光流图像帧进行预测处理，得到目标时隙的预测视频帧；通过对多个连续时隙的视频帧进行对象检测追踪，得到各个时隙的交通对象边界框；对各个时隙的交通对象边界框进行预测处理，得到目标时隙的交通对象预测框；通过对多个连续时隙的视频帧进行上下文检测，得到各个时隙的交通场景的上下文信息；将目标时隙的交通对象预测框、目标时隙的预测视频帧、各个时隙的交通场景的上下文信息输入到一致性学习训练后的交通事件检测网络中，得到目标时隙的交通事件检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于自监督一致性学习的交通事件检测系统及方法
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