申请/专利权人：中山大学

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745583A

主分类号：G06T5/73

分类号：G06T5/73;G06N3/0475;G06N3/094;G06T7/13;G06T5/30;G06T5/60;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种支持路况阴影祛除的公交安全预警方法及系统，包括以下具体步骤：获取原始图像；将原始图像输入HSI空间并构造阴影识别指标SI；得到阴影初步检测图像；得到阴影图像及阴影初步祛除图像；将阴影初步检测图像本征分解得到色彩导向模板；构造原始图像的边缘轮廓验证图像对，得到结构骨架作为边缘导向模板；构建生成对抗网络；基于色彩导向模板和构边缘导向模板，得到判别器输出的检测结果；根据检测结果，得到路况阴影祛除图像；根据路况阴影祛除图像进行公交安全预警。本发明解决现有公交安全预警技术训练依赖数据，修复区域模糊、色度不一致及边界伪影现象的问题，且具有预警准确率高的特点。

主权项：1.一种支持路况阴影祛除的公交安全预警方法，其特征在于：包括以下具体步骤：获取原始图像；将原始图像输入HSI空间并构造阴影识别指标SI；使用最大类间方差法对SI进行分割提取初步粗识别的阴影区域，从而得到阴影初步检测图像；计算阴影初步检测图像与无阴影图像之间的映射关系，根据映射关系，得到阴影图像及阴影初步祛除图像；将阴影初步检测图像本征分解得到反映本质色彩信息的反射率本征图像；将反射率本征图像作为色彩导向模板；构造原始图像的边缘轮廓验证图像对，结合生成阴影区域的二值轮廓结构先验，得到结构骨架作为边缘导向模板；构建包括检测模型及阴影祛除模型的生成对抗网络；基于色彩导向模板和构边缘导向模板，将原始图像、阴影初步检测图像输入检测模型中，得到判别器输出的检测结果；根据检测结果，将原始图像、阴影初步检测图像、阴影初步祛除图像输入阴影祛除模型，得到路况阴影祛除图像；根据路况阴影祛除图像进行公交安全预警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种支持路况阴影祛除的公交安全预警方法及系统

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