[发明专利]一种基于深度学习的机场出发层违章车辆自动识别方法在审
| 申请号： | 202111642183.3 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114821490A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 柏强;邵宇麒;蒙思源;王宇轩;秦倩;杜茂维;黄明 | 申请（专利权）人： | 长安大学;首都机场集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V20/40;G06V40/10;G06V10/82;G08G1/017 |
| 代理公司： | 银川长征知识产权代理事务所 64102 | 代理人： | 马长增 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的机场出发层违章接客车辆识别方法：基于机场出发车道边实际固定机位的监控视频，使用YOLO_v4算法识别车辆与行人目标，利用DeepSORT算法跟踪目标，根据YOLO_v4返回的目标类别与DeepSORT记录的目标位置信息判断车辆的运行状态与乘客上下车行为，在车辆停止时统计车内人数变化情况，根据该统计结果判断车辆是否存在接客行为，完成对机场出发层违章车辆的识别。有益效果：准确度可以达到83.3％，检测速度相较传统人工识别方式提升巨大，可以大大减小监控执法人员的工作量，提高非现场执法的执法效率及执法准确性，在智能交通监管领域具有广阔的发展前景，可以使机场陆侧交通的安全管理得到进一步强化，为交通行业的长足发展提供有效保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机场 出发 违章 车辆 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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