[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于圖像識(shí)別的快遞位置獲取方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710211927.3
• 申請(qǐng)日: 2017-04-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107016364A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙學(xué)健;施旭濤;孫知信
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06Q10/08
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司32200
• 代理人: 田凌濤

1.一種基于圖像識(shí)別的的快遞位置獲取方法，其特征在于：基于城市公共視頻監(jiān)控網(wǎng)，針對(duì)快遞中轉(zhuǎn)過(guò)程中的位置進(jìn)行定位，其中，首先初始化快遞標(biāo)志圖像識(shí)別模型與車(chē)牌識(shí)別模型，并將該兩個(gè)識(shí)別模型加載于城市公共視頻監(jiān)控網(wǎng)中的各個(gè)視頻監(jiān)控終端中，接著分別針對(duì)各個(gè)快遞物品，將快遞物品與所裝載快遞車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)成快遞物品與車(chē)輛關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)關(guān)系；然后所述快遞位置獲取方法，包括實(shí)時(shí)執(zhí)行如下步驟：

步驟A. 城市公共視頻監(jiān)控網(wǎng)中的所有視頻監(jiān)控終端，分別針對(duì)實(shí)時(shí)所獲視頻圖像，采用快遞標(biāo)志圖像識(shí)別模型進(jìn)行分析，判斷視頻圖像中是否存在具有目標(biāo)快遞標(biāo)志的車(chē)輛，是則將該視頻圖像所對(duì)應(yīng)的視頻監(jiān)控終端定義為目標(biāo)視頻監(jiān)控終端，并進(jìn)入步驟B；否則重復(fù)執(zhí)行步驟A；

步驟B. 各個(gè)目標(biāo)視頻監(jiān)控終端分別針對(duì)其視頻圖像中具有目標(biāo)快遞標(biāo)志的車(chē)輛，采用車(chē)牌識(shí)別模型，獲得具有目標(biāo)快遞標(biāo)志車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼，然后進(jìn)入步驟C；

步驟C. 分別針對(duì)各個(gè)目標(biāo)視頻監(jiān)控終端，根據(jù)目標(biāo)視頻監(jiān)控終端視頻圖像中具有目標(biāo)快遞標(biāo)志車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼，結(jié)合快遞物品與車(chē)輛關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)關(guān)系，將該目標(biāo)視頻監(jiān)控終端的地理位置，作為其視頻圖像中具有目標(biāo)快遞標(biāo)志車(chē)輛上所載各個(gè)快遞物品的實(shí)時(shí)位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于圖像識(shí)別的的快遞位置獲取方法，其特征在于：所述快遞標(biāo)志圖像識(shí)別模型與車(chē)牌識(shí)別模型，分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練獲得。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于圖像識(shí)別的的快遞位置獲取方法，其特征在于：所述采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練獲得快遞標(biāo)志圖像識(shí)別模型，包括如下步驟：

步驟a1. 獲得具有目標(biāo)快遞標(biāo)志、預(yù)設(shè)各個(gè)角度的各幅圖片，作為各幅快遞標(biāo)志樣本圖片，并進(jìn)入步驟a2；

步驟a2. 將各幅快遞標(biāo)志樣本圖片分別轉(zhuǎn)化為1mdb格式快遞標(biāo)志樣本圖片，進(jìn)入步驟a3；

步驟a3. 采用所有1mdb格式快遞標(biāo)志樣本圖片，針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得快遞標(biāo)志圖像識(shí)別模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于圖像識(shí)別的的快遞位置獲取方法，其特征在于：所述車(chē)牌識(shí)別模型包括車(chē)牌圖像識(shí)別模型和車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別模型，具體通過(guò)如下步驟，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練獲得；

步驟b1. 將車(chē)牌號(hào)碼圖像訓(xùn)練集中的各幅車(chē)牌號(hào)碼訓(xùn)練圖像，分別轉(zhuǎn)化為1mdb格式車(chē)牌號(hào)碼樣本圖片，并進(jìn)入步驟b2；

步驟b2. 采用所有1mdb格式車(chē)牌號(hào)碼樣本圖片，針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得車(chē)牌圖像識(shí)別模型；

步驟b3. 針對(duì)車(chē)牌號(hào)碼圖像中的數(shù)字進(jìn)行分割，并針對(duì)分割出的各個(gè)數(shù)字子圖像進(jìn)行灰度化，更新各個(gè)數(shù)字子圖像，然后進(jìn)入步驟b4；

步驟b4. 采用各個(gè)數(shù)字子圖像，針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于圖像識(shí)別的的快遞位置獲取方法，其特征在于：所述步驟B中，各個(gè)目標(biāo)視頻監(jiān)控終端分別針對(duì)其視頻圖像中具有目標(biāo)快遞標(biāo)志的車(chē)輛，先車(chē)牌圖像識(shí)別模型獲得具有目標(biāo)快遞標(biāo)志車(chē)輛的車(chē)牌圖像，然后針對(duì)車(chē)牌圖像，采用車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別模型，獲得具有目標(biāo)快遞標(biāo)志車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼。

6.根據(jù)權(quán)利要求2至5中任意一項(xiàng)所述一種基于圖像識(shí)別的的快遞位置獲取方法，其特征在于：所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包括5個(gè)卷積層、5個(gè)池化層和3個(gè)特征提取層。