一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统及方法，包括图像获取模块、图像处理模块、目标检测模块、目标分类模块、车牌识别模块、信息比对模块和通信模块。该方法对汽车的车标、车牌以及车脸进行组合识别和处理，并与数据库中的车辆信息进行比较，从而判定车辆是否合乎法规。该发明专利技术是一快速、高效的车辆识别方法，能够有效地帮助交管执法人员降低打击违法车辆的难度和工作量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统及方法
本专利技术涉及智能交通监管领域，尤其涉及一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统及方法。
技术介绍
随着汽车数量的逐年递增，城市道路面临着越来越大的交通压力。如何高效地进行交通管理，越来越成为我们现实生活的焦点问题。与此同时，车辆套牌、违规改装甚至肇事逃逸等违法违规的案件也时有发生。这些违法违规行为严重威胁人民生命财产安全，影响社会治安，扰乱了公安机关和交管部门对公共安全的管控。但是现有的交通道路监视、管理系统的技术主要专注于车辆超速、闯红灯、不按道行驶这些违规行驶等行为，以及停车场等固定场景的局部车牌识别领域。对于车辆套牌、违规改装甚至肇事逃逸等违法行为，大部分还是依靠公安和交警进行人工识别，而且如今道路上行驶的车辆越来越多，这无疑大大增加了执法的难度。因此亟需一种快速、高效的车辆识别方法，帮助交管执法人员降低打击违法车辆的难度和工作量。目标检测是深度学习技术在计算机视觉领域的一项重要应用，近年来也越广泛应用于智能驾驶与智能交通领域。基于深度学习的目标检测算法，一般采用卷积神经网络实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统，其特征在于，包括：图像获取模块、图像处理模块、目标检测模块、目标分类模块、车牌识别模块、信息比对模块和通信模块；/n所述图像获取模块用于实时采集包含车辆目标的图像并传递给图像处理模块；/n所述图像处理模块用于对采集的图像进行图像去噪、图像增强等处理以便于后续的识别，并将处理后的图像传递给目标检测模块；/n所述目标检测模块用于在获取的交通图像中标记出车辆的车标区域、车脸区域、车牌区域，将车标区域、车脸区域传递给所述目标分类模块，将车牌区域传递给所述车牌识别模块；/n所述目标分类模块根据接收到的车标区域、车脸区域确定目标车辆品牌和车辆型号，并将其传递...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习目标检测的车辆组合识别系统，其特征在于，包括：图像获取模块、图像处理模块、目标检测模块、目标分类模块、车牌识别模块、信息比对模块和通信模块；
所述图像获取模块用于实时采集包含车辆目标的图像并传递给图像处理模块；
所述图像处理模块用于对采集的图像进行图像去噪、图像增强等处理以便于后续的识别，并将处理后的图像传递给目标检测模块；
所述目标检测模块用于在获取的交通图像中标记出车辆的车标区域、车脸区域、车牌区域，将车标区域、车脸区域传递给所述目标分类模块，将车牌区域传递给所述车牌识别模块；
所述目标分类模块根据接收到的车标区域、车脸区域确定目标车辆品牌和车辆型号，并将其传递给所述信息比对模块；
所述车牌识别模块根据接收到的车牌区域识别出车牌号码，并将其传递给所述信息比对模块；
所述信息比对模块包括信息存储单元和信息比对单元，其中，信息存储单元用于存储车辆信息和违法车辆的违法信息，所述车辆信息包括车辆在交通部门专网上登记的车牌号码、车辆品牌、车辆型号、以及是否存在未处理的违法行为；信息比对单元用于将接收到的车牌号码、车辆品牌、车辆型号和信息存储单元中存储的车辆信息进行匹配，若无匹配车牌号码，判定该车辆为有伪造车牌嫌疑的车辆，将接收到的车牌号码、车辆品牌、车辆型号以及判定结果传递给所述通信模块；若匹配车牌号码对应的型号与接收到的车辆型号不一致，判定该车辆为有套牌或者违法改装嫌疑的车辆，将接收到的车牌号码、车辆品牌、车辆型号以及判定结果传递给所述通信模块；若车型一致但存在未处理的违法行为，将其判定为有其他违法嫌疑的车辆，将接收到的车牌号码、车辆品牌、车辆型号以及判定结果传递给所述通信模块；
所述通信模块则将接...

【专利技术属性】
技术研发人员：王源隆，井志强，于意，赵万忠，王春燕，周冠，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32