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公开(公告)号:CN115937506B
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310219055.0
申请日:2023-03-09
IPC: G06V10/25 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了用于桥侧坠落点孔位信息定位的方法、系统、设备及介质,其中方法包括:S1:获取大桥两端的监控视频数据;S2:利用训练好的PervasionNET深度学习模型识别桥墩位置信息、江面浮子位置信息与江面行进船只位置信息;S3:基于桥墩位置信息、江面浮子位置信息及江面行进船只位置信息利用桥侧识别算法检测大桥各个孔位的位置信息;S4:利用训练好的PervasionNET模型识别有人坠落后产生的水花位置信息,通过水花位置信息与大桥孔位的位置信息的联合计算,获得落水者所在的孔位信息。依据本发明公开的方法判断坠落者坠落位置对应的孔位编号等信息,将该孔位信息发送至救援人员,提升了搜救效率。
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公开(公告)号:CN115937506A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202310219055.0
申请日:2023-03-09
IPC: G06V10/25 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了用于桥侧坠落点孔位信息定位的方法、系统、设备及介质,其中方法包括:S1:获取大桥两端的监控视频数据;S2:利用训练好的PervasionNET深度学习模型识别桥墩位置信息、江面浮子位置信息与江面行进船只位置信息;S3:基于桥墩位置信息、江面浮子位置信息及江面行进船只位置信息利用桥侧识别算法检测大桥各个孔位的位置信息;S4:利用训练好的PervasionNET模型识别有人坠落后产生的水花位置信息,通过水花位置信息与大桥孔位的位置信息的联合计算,获得落水者所在的孔位信息。依据本发明公开的方法判断坠落者坠落位置对应的孔位编号等信息,将该孔位信息发送至救援人员,提升了搜救效率。
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