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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于视频图像的城市洪涝中行人危险实时评估方法。方法主要思路为：构建基于深度学习的行人和头部检测模型，从图像中实时检测出行人和头部、判定行人类别；根据行人类别假定行人身高、头高和体重，利用行人身高、头高以及行人淹没部位等信息估计行人处实时水深，利用光流法计算行人边界框内所有像素位置的光流大小，将光流大小平均值转化为行人处实时流速；根据行人身高、体重和行人处实时水深，利用人体发生失稳时的起动流速公式计算起动流速，将行人处实时流速与起动流速比值作为行人危险值，实现行人危险实时评估。本发明可以为城市洪涝救灾和应急救援提供支持，有助于提高洪涝应对能力与应急救援水平。
主权项：1.一种基于视频图像的城市洪涝中行人危险实时评估方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1、分别获取当地儿童和成人的平均身高、平均头高和平均体重；分别确定直立状态下儿童和成人的不同身体部位的平均高度范围；步骤2、构建基于深度学习的行人和行人头部检测模型；步骤3、利用行人和头部检测模型从视频图像中实时获取行人类别、行人边界框和行人头部边界框，所述行人类别为儿童或成人；建立行人边界框与头部边界框的对应关系；步骤4、根据行人类别，将步骤1中得到的平均身高、平均头高和平均体重作为视频图像中行人的身高hbody、头高hhead和体重；步骤5、计算行人边界框的像素高度以及行人边界框所对应的头部边界框的像素高度；根据、和hhead估计行人水面以上的身体高度，将hbody与的差值作为行人处实时水深初值d；判断积水淹没到的行人身体部位，利用步骤1确定的身体部位的平均高度范围对d进行修正，得到行人处实时水深D；步骤6、计算行人边界框区域内所有像素位置的光流大小的平均值，将转换为流速，得到行人处实时流速V；步骤7、根据从视频图像中实时获取的行人身高hbody、体重以及行人处实时水深D，分别计算行人发生滑移失稳和跌倒失稳时的起动流速、，计算实时行人危险值RD： （1）RD的值越大代表行人的危险程度越高。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于视频图像的城市洪涝中行人危险实时评估方法
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