交通工具轨迹检测模型的训练方法、训练装置和检测方法
公开
摘要
本发明公开了交通工具轨迹检测模型的训练方法、训练装置和交通工具轨迹检测方法。其中训练方法包括：提供用于检测交通工具轨迹的异常检测网络，随机初始化异常检测网络参数，其中异常检测网络包括特征提取模块、transformer时序模块和异常分类模块；将交通工具的视频片段输入到特征提取模块中，以提取交通工具视频片段的视觉特征；将提取好的视觉特征输入到Transformer时序模块中，对视频时序进行建模，生成具备全局信息的特征；将生成的具备全局信息的特征输入到异常分类模块中，获得每个视频的级别特征，而后对视频级别特征进行分类。本发明不需要人工标准训练样本中异常变轨的时间段，且能对视频中的时序信息进行有效建模，充分挖掘视频中的有用信息。
基本信息
专利标题 ：
交通工具轨迹检测模型的训练方法、训练装置和检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612868A
申请号 ：
CN202210182197.X
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
冼允廷洪发挺解先旭唐吉
申请人 ：
广东创亿源智能科技有限公司;广东优算科技有限公司
申请人地址 ：
广东省佛山市顺德区陈村镇赤花社区广隆工业园兴业四路18号顺联机械城22座三层305B房
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘新容
优先权 ：
CN202210182197.X
主分类号 ：
G06V20/54
IPC分类号 ：
G06V20/54 G06V20/40 G06V10/764 G06V10/766 G06V10/774 G06V10/82 G06V10/80 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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