【技术实现步骤摘要】
一种分级前脸卡口车型识别方法
本专利技术属于视频监控
,涉及一种分级前脸卡口车型识别方法。
技术介绍
随着我国国民经济的不断发展,交通管理在人们的经济、社会活动中已经变得越来越重要。人们对交通管理的层次、质量等问题也提出了越来越多的新要求。因此,对智能交通的深入研究变得愈发有意义。在大量的交通卡口视频数据中寻找特定目标车辆,对于交通管理和视频侦查都有重要的意义。传统的技术手段通过识别车辆牌号来检索和定位,虽然车牌识别准确率较高,但是在套牌、无牌、车牌遮挡等条件下,此类技术基本无法实用。因此,基于图像的车型识别技术更具价值和实用性。基于此类技术的专利有《车型识别方法及装置-201410381923.6》、《一种车型识别方法及系统-201410313009.8》、《基于前脸特征的车型识别方法-201410009098.7》以及《一种基于卷积神经网络的车型识别方法-201510071919.4》。此类技术的缺陷:这些技术中有的采用人工特征提取方法,但是此类特征非常依赖人的先验知识,鲁棒性较差;有的通过深度学习提取鲁棒特征,然后采用模板匹配的方法来识别车型,此方法存在模板局限、匹配精度差以及效率低下问题;有的采用卷积神经网络学习离线训练,但是只能识别训练库中已有的品牌和车型,对于不停上市的新车型无能为力。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足,提供了一种分级前脸卡口车型识别方法。本专利技术以车前脸检测定位技术、车标定位技术为基石,采用多个深度卷积神经网络集成学习,分别实现车辆的品牌车标、车型、车型年款这三个任务的识别,然后结合各级别学习分类器的输出置信度、 ...
【技术保护点】
一种分级前脸卡口车型识别方法,其特征在于该方法包括以下步骤:第1步:分析交通卡口图像,采用基于深度卷积神经网络分类的方法对图像中的车前脸做粗定位;第2步:对第1步定位出的车前脸区域,基于深度卷积神经网络检测车前脸的特征点位置;第3步:根据第2步的特征点位置,分别精细化抠取车前脸包围盒以及由先验的相对位置关系抠取出粗略的车标区域;第4步:车标区域和车前脸包围盒分别缩放至固定大小,分别将车标区域输入到车标分类器、车前脸包围盒输入到车型与车型年款分类器中,得到此辆车的品牌、车型、车型年款排序结果以及相应的置信度;第5步:由上而下地融合三个分类器结果;根据事先统计出来置信度高低阈值以及相似车型混淆矩阵,对三者融合输出一个一致的车型结果,具体是:(1).判定车型年款置信度是否大于等于高阈值,如果是则直接输出车型年款结束,否则进入下一步;(2).判定车型年款置信度是否大于等于低阈值,如果是则对品牌、车型和车型年款对应的品牌投票,观察是否有两票及以上的品牌,如果有则确认品牌,没有则不确认;如果车型年款置信度小于低阈值,则也不确认品牌;(3).如果第(2)步无法确认品牌,则直接按车标分类器结果给出当前 ...
【技术特征摘要】
1.一种分级前脸卡口车型识别方法,其特征在于该方法包括以下步骤:第1步:分析交通卡口图像,采用基于深度卷积神经网络分类的方法对图像中的车前脸做粗定位;第2步:对第1步定位出的车前脸区域,基于深度卷积神经网络检测车前脸的特征点位置;第3步:根据第2步的特征点位置,分别精细化抠取车前脸包围盒以及由先验的相对位置关系抠取出粗略的车标区域;第4步:车标区域和车前脸包围盒分别缩放至固定大小,分别将车标区域输入到车标分类器、车前脸包围盒输入到车型与车型年款分类器中,得到此辆车的品牌、车型、车型年款排序结果以及相应的置信度;第5步:由上而下地融合三个分类器结果;根据事先统计出来置信度高低阈值以及相似车型混淆矩阵,对三者融合输出一个一致的车型结果,具体是:(1).判定车型年款置信度是否大于等于高阈值,如果是则直接输出车型年款结束,否则进入下一步;(2).判定车型年款置信度是否大于等于低阈值,如果是则对品牌、车型和车型年款对应的品牌投票,观察是否有两票及以上的品牌,如果有则确认品牌,没有则不确认;如果车型年款置信度小于低阈值,则也不确认品牌;(3).如果第(2)步无法确认品牌,则直接按车标分类器结果给出当前品牌;(4).得到确认的品牌后,在车型分类器结果中,寻找此品牌下的最大概率结果,观察其置信度是否大于等于第三阈值,如果满足则确认车型,不满足则不确认;(5).根据当前已确认的结果,在车型年款分类器结果中选择已知结果下的最大概率结果,观察最大概率结果置信度是否大于等于第四阈值,如果满足则输出完备的结果,如...
【专利技术属性】
技术研发人员:尚凌辉,刘家佳,王弘玥,张兆生,
申请(专利权)人:浙江捷尚视觉科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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