[發明專利]基于卷積神經網絡的車輛識別與檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201910182868.0
• 申請日: 2019-03-12
• 公開（公告）號: CN109934161B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 王光夫;雷德鵬
• 申請（專利權）人: 天津瑟威蘭斯科技有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V20/40;G06V10/26;G06T7/246;G08G1/017
• 代理公司: 天津展譽專利代理有限公司 12221
• 代理人: 陳欣

1.一種基于卷積神經網絡的車輛識別與檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

a.提取一組不同種類車輛特定形態的圖片樣本，將圖片樣本中全部種類車輛進行標記；

b.使用mask-rcnn將已標記的圖片樣本進行區域分割和種類分析訓練；

c.與視頻監控端建立通訊連接，提取待識別視頻中一組隨機連續的待識別圖像；

d.通過mask-rcnn語義分割預測出所有待識別圖像中車輛位置以及種類；

e.通過物體追蹤算法追蹤相鄰幀的待識別圖像中所有車輛位置，從待識別圖像中的第一幀開始，觀察相鄰幀圖像所有車輛位置，利用矩陣算法計算各車輛輪廓所在的質心，以第一張圖像的每個車輛的質心為圓心，以預設像素為半徑依次搜索，查看在下一幀中各車輛位移情況，判斷物體與質心所在物體的形狀差異是否在預設范圍，如果是則認為當前的物體是上一張圖像質心所在物體產生位移后的物體，反之則認為是不同類車輛；根據車輛追蹤情況輸出車輛的運動狀態，如果在預設時間內同一車輛質心未發生移動，則認為該車輛處于靜止狀態；

f.將運動狀態綁定車輛監控業務邏輯，輸出監控結果及指令，其中，當車輛的靜止時間超過預設時長時，向監控端發送提醒指令，設置合理的車輛靜止時長報警閾值，當車輛在某些特定環境中停留時間超過報警閾值時，系統向監控端發送提醒指令。

2.根據權利要求1所述一種基于卷積神經網絡的車輛識別與檢測方法，其特征在于，所述待識別圖像為待識別視頻中隨機提取的時間段內連續選取的一組圖像。

3.一種基于卷積神經網絡的車輛識別與檢測系統，其特征在于，包括：

標記單元，用于提取一組不同種類車輛特定形態的圖片樣本，將圖片樣本中全部種類車輛進行標記；

訓練單元，用于使用mask-rcnn將已標記的圖片樣本進行區域分割和種類分析訓練；

提取單元，用于與視頻監控端建立通訊連接，提取待識別視頻中一組隨機連續的待識別圖像；

車輛信息識別單元，用于通過mask-rcnn語義分割預測出所有待識別圖像中車輛位置以及種類；

車輛位移識別單元，用于通過物體追蹤算法追蹤相鄰幀的待識別圖像中所有車輛位置，從待識別圖像中的第一幀開始，觀察相鄰幀圖像所有車輛位置，利用矩陣算法計算各車輛輪廓所在的質心，以第一張圖像的每個車輛的質心為圓心，以預設像素為半徑依次搜索，查看在下一幀中各車輛位移情況，判斷物體與質心所在物體的形狀差異是否在預設范圍，如果是則認為當前的物體是上一張圖像質心所在物體產生位移后的物體，反之則認為是不同類車輛；根據車輛追蹤情況輸出車輛的運動狀態，如果在預設時間內同一車輛質心未發生移動，則認為該車輛處于靜止狀態；

監控單元，用于將運動狀態綁定車輛監控業務邏輯，輸出監控結果及指令，其中，當車輛的靜止時間超過預設時長時，向監控端發送提醒指令，設置合理的車輛靜止時長報警閾值，當車輛在某些特定環境中停留時間超過報警閾值時，系統向監控端發送提醒指令。