[发明专利]一种基于CNN的车辆识别和轨迹追踪方法有效
| 申请号： | 201710043464.4 | 申请日： | 2017-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN106919902B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 赵胜;孙知信;赵学健;骆冰清 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 224000 江苏省盐城市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的车辆识别和轨迹追踪方法，首先是通过对视频帧进行轮廓识别，筛选出车辆候选目标区域，将这些候选区域输入到预先训练好的卷积神经网络中进行车辆和非车辆目标的分类识别，在获取车辆坐标后，绘制车辆的轨迹信息，并按车道提取车辆的轨迹信息。本发明克服了现有技术存在的缺陷，提高了车辆目标识别的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 车辆 识别 轨迹 追踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于CNN的车辆识别和轨迹追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)实时获取车辆的视频信息；(2)采用轮廓筛选机制对获取的视频帧进行预处理，提取车辆目标的候选区域；(3)将目标的候选区域输入卷积神经网络中，完成车辆目标和非车辆目标的识别；(4)获取每帧视频中的车辆位置坐标，根据这些坐标绘制车辆的轨迹；对于不同车道内的车辆轨迹按照车道进行分类提取。
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