[发明专利]目标车辆识别方法、装置及车辆实时监控系统

摘要

本发明提供了一种目标车辆识别方法，用于从含有多个待判定车辆的待测视频中识别出目标车辆，其特征在于根据目标车辆的车牌以及车标从待测视频的各个待判定车辆中判定出目标车辆，其中车标分析的方法包含如下步骤：步骤S1，对待测图像进行预处理；步骤S2，获得全部待判定车辆的位置；步骤S3，根据待判定车辆的位置获取各个待判定车辆的图像部分；步骤S4，将待判定车辆的图像部分输入车标获取网络模型，获得各个待判定车辆的车标。本发明还提供了实现该目标车辆识别方法的目标车辆识别装置以及含有该装置的车辆实时监控系统。

主权项

1.一种目标车辆识别方法，用于从含有多个待判定车辆的待测视频中识别出目标车辆，其特征在于，按照预定方法从所述待测视频中依次获取图片帧作为待测图像进行车牌分析及车标分析，获取所述待判定车辆的车牌以及车标，根据所述目标车辆的车牌以及车标从所述待测视频的各个待判定车辆中判定出所述目标车辆，其中所述车标分析的方法包含如下步骤：步骤S1，对待测图像进行预处理得到预处理图像；步骤S2，将所述预处理图像输入车辆检测网络模型，获得全部所述待判定车辆的位置；步骤S3，根据所述待判定车辆的所述位置从所述预处理图像中获取各个待判定车辆的图像部分；步骤S4，将所述待判定车辆的所述图像部分输入车标获取网络模型，获得各个所述待判定车辆的车标，所述车标获取网络模型的获得过程包括如下步骤：步骤T1，搭建具有预定层数且含有与车标属性相对应的全连接层的卷积神经网络模型并进行初始化；步骤T2，构建含有多个车辆及其车标标记的训练图像作为训练集；步骤T3，将所述训练集输入初始化后的所述卷积神经网络模型进行训练，直至所述卷积神经网络模型中各层参数收敛，得到训练好的所述卷积神经网络模型作为所述车标获取网络模型。