[发明专利]基于深度学习的车辆分类与计数方法在审
| 申请号： | 201811068353.X | 申请日： | 2018-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN109191839A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 陈立里;谢云;张正道;彭力 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/015;G08G1/052;G08G1/065;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 杨慧林;徐洋洋 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的车辆分类与计数方法，包括：用Single Shot MultiBox Detector训练一个车辆检测模型；设置一个虚拟线圈，只记录该区域内的用Single Shot MultiBox Detector训练的训练一个车辆检测模型检测出来的车辆中心点；看车辆是否经过虚拟线圈，只有当车辆经过虚拟线圈检测器时，才进行下一步；如果是第一帧，记录下在虚拟检测器里用Single Shot MultiBox Detector检测出来的所有的车辆的中心点；如果不是第一帧，则和上一帧标记的中心点依次进行比对，如果距离小于一定阈值，则更新该点，否则新建一个点并记录。上述基于深度学习的车辆分类与计数方法，实现了基于深度学习的实时车辆分类与计数；在实现车辆计数的同时，可对车辆进行分类。并且达到实时检测速度。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆分类 虚拟线圈 车辆检测 中心点 记录 学习 检测器 虚拟检测器 车辆中心 模型检测 实时车辆 实时检测 帧标记 分类 比对 检测 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的车辆分类与计数方法，其特征在于，包括：用Single ShotMultiBox Detector训练一个车辆检测模型；设置一个虚拟线圈，只记录该区域内的用Single Shot MultiBox Detector训练的训练一个车辆检测模型检测出来的车辆中心点；看车辆是否经过虚拟线圈，只有当车辆经过虚拟线圈检测器时，才进行下一步；如果是第一帧，记录下在虚拟检测器里用Single Shot MultiBox Detector检测出来的所有的车辆的中心点；如果不是第一帧，则和上一帧标记的中心点依次进行比对，如果距离小于一定阈值，则更新该点，否则新建一个点并记录；当一个中心点连续消失超过n帧时并且在虚拟线圈内存在超过n帧，消去该点，对应类别计数+1，总计数+1；若中心点连续消失超过n帧但在虚拟线圈内存在不超过n帧，则认为是误识别的点，消去该点不计数。
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