一种小微型面包车超员识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种小微型面包车超员识别方法及装置，属于智能交通技术领域，包括利用布置在路口的道路电子监控设备采集通过路口的车辆的图片，得到车辆图片；利用Faster‑RCNN神经网络对车辆图片进行识别，并提取小微型面包车的图像；采用预先训练好的卷积神经网络对小微型面包车的图像进行检测，对小微型面包车前排的人数进行统计；判断前排的人数大于或等于两个时，预判该小微型面包车超载。其采用Faster‑RCNN神经网络算法进行人头检测统计，提高了人头检测精度，高效识别超员小微型面包车并自动预警，提高交警对超载小微型面包车的查处效率。

【技术实现步骤摘要】
一种小微型面包车超员识别方法及装置
本专利技术涉及智能交通
，特别涉及一种小微型面包车超员识别方法及装置。
技术介绍
小微型面包车是面包车中的mini版本，一般发动机排量在1.3L以下，长度小于3900mm，座位数为9个以下，因售价低廉、用途广泛、油耗较低，在国内拥有较大销量和市场，特别是农村区域。车辆超载，质量增大而惯性增加，制动距离加长，危险性增大。如果严重超载，则会因轮胎负荷过重、变形过大而引起爆胎、突然偏驶、制动失灵、翻车等事故。小微型面包车辆本身安全性能偏低，较其他类型车辆，超员小微型面包车发生事故可能性及严重性更大。我国农村地区道路交通安全管理基础薄弱，驾驶人交通安全意识淡薄，小微型面包车超员违法行为普遍，近年来涉及小微型面包车的重特大道路交通事故时有发生，安全问题十分突出。目前农村地区整治行动中，交警部门通常采用设置检查站和巡逻检查相结合的方式，人工进行车辆超员检查，无法实现自动化预警，导致交警工作强度大且效率难以提高，小微型面包车的超员识别准确率和超员取证效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种小微型面包车超员识别方法及装置，以提高小微型面包车超员识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小微型面包车超员识别方法，其特征在于，包括：利用布置在路口的道路电子监控设备采集通过路口的车辆的图片，得到车辆图片；利用Faster‑RCNN神经网络对车辆图片进行识别，并提取小微型面包车的图像；采用预先训练好的卷积神经网络对小微型面包车的图像进行检测，对小微型面包车前排的人数进行统计；判断前排的人数大于或等于两个时，预判该小微型面包车超载。

【技术特征摘要】
1.一种小微型面包车超员识别方法，其特征在于，包括：利用布置在路口的道路电子监控设备采集通过路口的车辆的图片，得到车辆图片；利用Faster-RCNN神经网络对车辆图片进行识别，并提取小微型面包车的图像；采用预先训练好的卷积神经网络对小微型面包车的图像进行检测，对小微型面包车前排的人数进行统计；判断前排的人数大于或等于两个时，预判该小微型面包车超载。2.如权利要求1所述的小微型面包车超员识别方法，其特征在于，所述利用Faster-RCNN神经网络对车辆图片进行识别，并提取小微型面包车的图像，包括：利用卷积神经网络CNN对整张车辆图片生成特征图；利用区域建议网络RPN生成建议窗，并将建议窗口映射到CNN的最后一层卷积特征图上，训练得到候选区域；提取候选区域的特征，并用分类器判别候选区域的特征是否属于小微型面包车；若是，采用回归器调整框的位置，得到小微型面包车的车型具体位置并提取提取小微型面包车的图像。3.如权利要求1所述的小微型面包车超员识别方法，其特征在于，所述预先训练好的卷积神经网络的训练过程，包括：获取所述道路电子监控设备采集的超载小微型面包车图像，并通过人为标定，将超载小微型面包车前排人数不小于2的作为正样本、将人数小于2的作为负样本；利用所述正样本和负样本对待训练卷积神经网络模型进行训练，得到训练后用于对车辆图片进行检测的卷积神经网络。4.如权利要求1所述的小微型面包车超员识别方法，其特征在于，在所述判断前排的人数大于或等于两个时，预判该小微型面包车超载之后，还包括：采用人工判断方式对预判为超载的小微型面包车进行二次判断，若判断小微型面包车超载，则进行报警并记录。5.如权利要求1所述的小微型面包车超员识别方法，其特征在于，在所述采用人工判断方式对预判为超载的小微型面包车进行二次判断，若判断小微型面包车超载，则进行报警并记录之后，还包括：将判断超载的小微型面包车的图片作为正样本，用于对待训练卷积神经网络模型进行训练。6.一种小微型面包车超员识别装置，其特征在于，包括：电子监控设备、识...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭栋梁，朱文佳，金龙，王小双，
申请(专利权)人：安徽百诚慧通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34