[發(fā)明專利]一種車輛識別跟蹤方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011464516.3
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112507894A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設計）人: 柯容龍;林若松
• 申請（專利權）人: 天時地理（深圳）智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/246;G06T7/73;H04N7/18
• 代理公司: 廣東省暢欣知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 44631
• 代理人: 耿佳

1.一種車輛識別跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取需要跟蹤車輛的圖像信息，確定識別跟蹤的目標車輛；

S2、找出目標車輛被公路攝像頭拍攝到的幾個影片，再通過影片對區(qū)域劃分器、卷積核、分類器、回歸器進行訓練，得到訓練好的用于對目標特定車輛進行目標識別的網(wǎng)絡參數(shù)；

S3、將訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡通過遷移學習用在未用于尋找目標車輛的新影片中，完成對目標車輛在新影片中的目標識別；

S4、通過新影片中目標特定車輛的軌跡、速度和時間，以時間軸排序的方式推算出目標特定車輛的行動軌跡；

S5、再將影片中的不變性特征量化形成特征描述器，作為匹配識別目標車輛的依據(jù)傳輸?shù)街醒肟刂浦行模ㄟ^中央控制中心傳送到各個車輛偵察中心；

S6、找出目標車輛最后出現(xiàn)的最終影片，記錄目標特定車輛的速度和時間，并預估目標車輛所在位置的潛在區(qū)域，在潛在區(qū)域內(nèi)的車輛偵察網(wǎng)點將通過監(jiān)控攝像頭拍攝的車輛與特征描述器相匹配，匹配成功則縮小偵察范圍；

S7、將數(shù)據(jù)發(fā)送到目標車輛范圍內(nèi)的巡邏車，利用車內(nèi)實時監(jiān)控視頻，對前方車輛進行實時不變性特征匹配，當目標車輛不變性特征與前方車輛匹配成工，進行跟蹤抓捕。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種車輛識別跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S2中的對區(qū)域劃分器、卷積核、分類器、回歸器進行訓練可采用R-CNN模型。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種車輛識別跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S6中，預估目標車輛現(xiàn)在所在范圍，以最終影片所在拍攝地點為圓心做圓，通過時間和目標特定車輛平均速度估算范圍半徑。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種車輛識別跟蹤方法，其特征在于：所述范圍半徑估算方式為范圍半徑等于當前時間和目標特定車輛最后出現(xiàn)時間的差乘以目標特定車輛的積。

5.根據(jù)權利要求1-4任意一項所述的一種車輛識別跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，包括：

多個處于不同位置的攝像頭，用于對行駛中的車輛進行攝像；

檢測模塊，用于對每個攝像頭的輸入視頻幀中的車輛進行檢測和定位，得到車輛位置和尺度信息；

跟蹤模塊，用于匹配同一攝像頭的不同視頻幀的檢測結果，判斷是否屬于同一車輛；

特征對比模塊，用于從不同幀中提取同一車輛的視覺特征，且用于對車輛的視覺特征進行匹配，確定車輛在多個攝像頭中是否同時出現(xiàn)；

中央控制中心，用于控制攝像頭、檢測模塊、跟蹤模塊和特征對比模塊進行控制，且將所檢測的數(shù)據(jù)進行傳輸；

所述攝像頭的輸出端與檢測模塊的輸入端連接，檢測模塊的輸出端與跟蹤模塊的輸入端連接，跟蹤模塊的輸出端與特征對比模塊的輸入端連接，特征對比模塊的輸出端與中央控制中心的輸入端連接。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種車輛識別跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：所述的檢測模塊、跟蹤模塊、特征提取模塊和識別模塊集成在中央控制中心內(nèi)。

7.根據(jù)權利要求1所述的一種車輛識別跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：所述中央控制中心的輸出端連接有多個車輛偵查網(wǎng)點，多個車輛偵查網(wǎng)點用于對區(qū)域內(nèi)的監(jiān)控攝像頭拍攝的車輛與特征描述器相匹配。