[发明专利]基于卷积神经网络的车辆识别与检测方法及系统有效
| 申请号： | 201910182868.0 | 申请日： | 2019-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN109934161B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王光夫;雷德鹏 | 申请（专利权）人： | 天津瑟威兰斯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/26;G06T7/246;G08G1/017 |
| 代理公司： | 天津展誉专利代理有限公司 12221 | 代理人： | 陈欣 |
| 地址： | 300000 天津市西青区滨海高新区华苑*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的车辆识别与检测方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：提取车辆图片样本并进行标记；将已标记的图片样本进行区域分割和种类分析训练；提取待识别视频中一组随机连续的待识别图像；预测出所有待识别图像中车辆位置以及种类；输出车辆的运动状态；将运动状态绑定车辆监控业务逻辑，输出监控结果及指令，本发明采用车辆识别系统对相关车辆进行智能化、自动化管理，为采用现代化的技术手段控制和管理城市交通，实时掌控每辆车的运行状态，可方便实现车辆调度，在危险发生时，能够引导救险车跟踪与处置，对管理部门及时疏导、高效监控打下坚实的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 车辆 识别 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的车辆识别与检测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.提取一组不同种类车辆特定形态的图片样本，将图片样本中全部种类车辆进行标记；b.使用mask‑rcnn将已标记的图片样本进行区域分割和种类分析训练；c.与视频监控端建立通讯连接，提取待识别视频中一组随机连续的待识别图像；d.通过mask‑rcnn语义分割预测出所有待识别图像中车辆位置以及种类；e.通过视频的运动跟踪输出车辆的运动状态；f.将运动状态绑定车辆监控业务逻辑，输出监控结果及指令。
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