申请/专利权人：成都考拉悠然科技有限公司

申请日：2022-07-20

公开（公告）日：2023-03-17

公开（公告）号：CN115082834B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/25;G06V10/75;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.17#授权;2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习工程车冒黑烟监测方法及系统，通过获取视频画面图像，并逐帧从视频画面图像中识别出车辆和烟火及车辆和烟火在视频图像中的位置；对同一帧视频画面图像中识别出的车辆和烟火进行筛选，找出疑似冒黑烟的工程车辆，并将疑似冒黑烟的工程车辆所在帧及相关信息添加到图像信息列表；进而判断当前帧中疑似冒黑烟的工程车辆是否为真；若为真，则将当前帧中所述冒黑烟工程车辆的相关信息上报至冒黑烟工程车辆列表。通过暗通道原理对烟火信息进一步确定，获取真正的黑烟信息，防止对于黑烟信息的误判，进而对于冒黑烟工程车的误判情况产生，保证了同一冒黑烟的工程车辆不超过两次抓拍，提高了抓拍冒黑烟的工程车辆的准确率。

主权项：1.一种基于深度学习工程车冒黑烟监测方法，其特征在于，包括：获取视频画面图像，利用车辆识别神经网络模型和烟火识别神经网络模型逐帧识别出所述视频画面图像中的车辆和烟火，获取车辆和烟火在视频画面图像中的位置，并利用目标框对车辆和烟火进行框选；对框选出的车辆进行甄别，判断其车型；利用暗通道原理对框选出的烟火进行甄别判断是否为真的黑烟，具体的，利用暗通道计算公式 在疑似黑烟目标区域统计Jdarkx在[0,10]的比例，若比例满足CJdarkx∈[0,10]W*H40％，则确定所述烟火为真的黑烟；对同一帧视频画面图像中识别出的车辆和烟火进行筛选，找出疑似冒黑烟的工程车辆，并将疑似冒黑烟的工程车辆所在帧及相关信息添加到图像信息列表；所述相关信息包括疑似冒黑烟的工程车辆所在帧的获取时间、工程车辆图像及位置、黑烟图像及位置；若图像信息列表中存储的所有帧图像中有N帧及以上存储有疑似冒黑烟的工程车辆；并且当前帧中疑似冒黑烟的工程车辆的深度特征与图像信息列表中存储的其他帧中疑似冒黑烟的工程车辆匹配M次及以上，则认为当前帧中疑似冒黑烟的工程车辆为真；否则，认为当前帧中疑似冒黑烟的工程车辆不为真；若为真，将所述疑似冒黑烟的工程车辆的深度特征与冒黑烟工程车辆列表中工程车辆进行匹配；若匹配失败则将所述疑似冒黑烟的工程车辆的相关信息首次添加至冒黑烟工程车辆列表中；若匹配成功且满足二次上报条件，则将所述疑似冒黑烟的工程车辆的相关信息再次上报至冒黑烟工程车辆列表中，并更新所述冒黑烟工程车辆列表；若匹配成功但不满足二次上报条件，则不进行再次上报；其中，所述二次上报条件包括：当前帧中冒黑烟工程车辆深度特征能匹配上冒黑烟工程车辆列表中工程车辆、当前时间与工程车辆信息中最后上报时间差值大于T秒；所述冒黑烟工程车辆的相关信息包括工程车辆的图像和位置、黑烟的图像和位置、冒黑烟工程车辆所在帧的获取时间、上报次数、最后上报时间；将当前帧中所述疑似冒黑烟的工程车辆的相关信息上报至冒黑烟工程车辆列表。

全文数据：

权利要求：

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