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申请/专利权人:广州英码信息科技有限公司
摘要:本发明公开了一种边缘端部署的铁轨异物半监督异常检测方法及系统,所述方法包括以下步骤:对摄像头捕获的视频流,边缘设备进行编码、解码得到图像帧序列,并进行抽帧处理;对抽帧得到的某一帧图像,利用语义分割模型进行图像分割,得到铁轨区域分割图像;单张图片作为输入会产生权重值高的专家模型结果,但是单张图像判断并不稳定,需要多张该任务场景图片连续输入,统计各个专家模型对应权重出现最高的频率,频率最高对应的专家模型为最终方案。本发明支持场景自适应的异物检测算法自动选取,用户可以评先验知识进行选择,或者由场景自适应的自动算法选取方法,用户只需提供一批当前场景的图像数据,即可评估出最优的算法选择。
主权项:1.一种边缘端部署的铁轨异物半监督异常检测方法,其特征在于,包括以下步骤:对摄像头捕获的视频流,边缘设备进行编码、解码得到图像帧序列,设置帧间隔阈值来对图像帧序列进行抽帧处理;对抽帧得到的某一帧图像,利用语义分割模型进行图像分割,得到铁轨区域分割图像;对该帧图像,将前面得到的铁轨区域分割图像输入到混合专家系统,混合专家系统的门限网络给若干个专家模型分配权重,记录当前帧被分配权重最高的专家模型,对应频率加1;同理,通过连续多帧图像的统计,得到各个专家模型的统计频率,频率最高的专家模型对应的铁轨异物半监督异常检测模型或者用户凭先验知识选择的铁轨异物半监督异常检测模型作为当前铁轨区域分割图像的检测模型,来完成铁轨异物检测;所述专家模型对应的半监督铁轨异物检测模型包括基于标准化流模型的自动训练及部署的铁轨异物检测方法,将所述标准化流模型的整体训练数据分成个批次进行均方差计算,计算整体训练数据经过标准化流模型后输出特征的均方差的过程如下: ; ; ;其中,表示前个批次数据的整体方差,表示当前第个批次的局部方差,表示当前第个批次的局部均值,表示前个批次数据的整体均值;和分别表示第和个批次的图像个数。
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