车路云一体化系统下的路面异常物体检测方法

本申请涉及一种车路云一体化系统下的路面异常物体检测方法，应用于智能网联汽车技术领域，所述方法包括：实时获取路侧视频流数据，周期性从路侧视频流数据中提取视频帧作为关键帧；将单个关键帧输入预先训练的路面异常物体检测模型，得到对应的语义掩码；对语义掩码进行二值化处理和形态学运算，得到目标语义掩码，基于目标语义掩码，利用边界跟踪算法提取异常区域轮廓，并拟合异常区域轮廓的最小凸多边形，计算最小凸多边形的像素面积；若最小凸多边形的像素面积大于等于预设面积阈值，则确定关键帧中存在路面异常物体；若最小凸多边形的像素面积小于预设面积阈值，则确定关键帧中不存在路面异常物体。可提高路面异常物体检测的效率和准确性。