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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供一种基于图像识别的驾乘人员未着衣检测方法，包括以下步骤：输入任意一张尺寸为M*N的交通卡口车辆图片，使用根据yolov5s训练得到的前车窗检测模型MODEL1进行检测，得到车辆前车窗的左上角坐标x1,y1和右下角坐标x2,y2；在车辆图像中截取出前车窗图像，并使用YOLOv5s训练得到的驾乘人员检测模型MODEL2进行检测，得到驾乘人员位置坐标：左上角坐标left_x1,left_y1和右下角坐标right_x1,right_y1，以及左上角坐标left_x2,left_y2和右下角坐标right_x2,right_y2；使用根据darknet53网络进行训练验证得到的驾乘人员是否着衣分类模型MODEL3进行分类。本发明克服了现有人工检测方法的成本高、效率低的问题，保证了最终检测精度。
主权项：1.一种基于图像识别的驾乘人员未着衣检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入任意一张尺寸为M*N的交通卡口车辆图片，使用根据yolov5s训练得到的前车窗检测模型MODEL1进行检测，得到车辆前车窗的左上角坐标x1,y1和右下角坐标x2,y2；步骤2：根据步骤1得到的前车窗坐标x1,y1和x2,y2，在车辆图像中截取出前车窗图像，并使用YOLOv5s训练得到的驾乘人员检测模型MODEL2进行检测，得到驾乘人员位置坐标：左上角坐标left_x1,left_y1和右下角坐标right_x1,right_y1，以及左上角坐标left_x2,left_y2和右下角坐标right_x2,right_y2；步骤3：根据步骤2得到驾乘人员位置坐标：左上角坐标left_x1,left_y1和右下角坐标right_x1,right_y1，以及左上角坐标left_x2,left_y2和右下角坐标right_x2,right_y2，从步骤2中得到的前车窗图像中截取出驾乘人员图像，再使用根据darknet53网络进行训练验证得到的驾乘人员是否着衣分类模型MODEL3进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于图像识别的驾乘人员未着衣检测方法
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