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本发明提供了一种道路抛洒物检测方法、计算机设备及存储介质，所述道路抛洒物检测方法包括：获取待检测图像；基于预设的目标检测算法从所述待检测图像中识别车辆，获得包含所述车辆的第一图像子块和第二图像子块，所述第二图像子块的面积大于所述第一图像子块的面积；提取所述第二图像子块中的前景对象，生成包含所述前景对象的第三图像子块；计算所述第三图像子块与所述第一图像子块的相似度；当所述相似度小于或等于预设值时，判定有抛洒物。本发明可以准确判断是否存在道路抛洒物。

随着城市道路的快速发展，道路安全成为交通领域不可忽视的关键问题，抛洒物是威胁道路安全的主要原因之一，在路上的异常抛洒物如果没有被及时清理，会造成严重的安全隐患。因此需要判断道路上是否存在抛洒物，以及时通知工作人员去现场清理。存在一种抛洒物检测方式，其首先提取道路图像中的前景物体，再进一步判断提取的前景物体是否为抛洒物，这种抛洒物检测方式容易受光线、图像位置等因素的影响，准确性较低。本发明可以准确判断是否存在道路抛洒物。

针对现有道路抛洒物检测算法识别率低、数据难以获取识别种类有限、运行速度无法达到实时检测的问题，本技术采用基于深度学习目标检测和传统图像处理相结合的抛洒物检测算法可精准检测抛洒物。应用本专利可直接利用路侧摄像头感知路况，通过专利算法识别路上出现的异常抛洒物。同时算法不受环境影响，可适用于各种路况。及时发现并报告道路上的抛洒物可提醒相关部门尽快处理，同时让周围车辆做出避让，保证了道路交通安全。本专利适用于智慧道路应用相关公司

深城交拥有众多科研创新平台，具备行业领先的科研技术实力。作为城市交通领域的国家级高新技术企业和广东省新型研发机构，拥有综合交通大数据应用技术国家工程实验室深圳中心、交通运输部行业研发中心、广东省交通信息工程技术研究中心、广东省高性能生态路面材料工程技术研究中心、深圳市企业技术中心、深圳市交通信息与交通工程重点实验室、深圳市交通大数据公共技术服务平台、深圳市交通碳排放研究工程实验室、深圳市交通运输行业大数据应用工程研究中心等科研平台。同时，深城交与麻省理工大学、斯坦福大学、清华大学、同济大学、东南大学等国内外顶尖科研机构以及著名高校广泛开展产学研合作。

本发明提出一种道路抛洒物检测方法。获取待检测图像。基于预设的目标检测算法从所述待检测图像中识别车辆，获得包含所述车辆的第一图像子块和第二图像子块，所述第二图像子块的面积大于所述第一图像子块的面积。提取所述第二图像子块中的前景对象，生成包含所述前景对象的第三图像子块。计算所述第三图像子块与所述第一图像子块的相似度。当所述相似度小于或等于预设值时，判定有抛洒物。当所述抛洒物面积大于第一预设值时，基于预设的目标跟踪算法，跟踪所述抛洒物，确定所述抛洒物的位置信息。

技术许可：采用总付额内分期支付的方式(在合同生效后30日内支付第一批次50万元，后在每个会计年度截止前的30日内，分3批次支付，每次支付50万元。包括第一次在内总共支付4次，共计200万元。)