一种机动车特征的分析校正识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种机动车特征的分析校正识别方法及系统，涉及车辆识别技术领域，方法包括：根据视频采集装置捕捉的第一机动车的视频信息，确定第一动态指数，对第一机动车的待提取目标进行提取影响度分析，获取第一动态影响指标进行分支参数配置，输出分支特征识别模型，通过对第一机动车的视频信息进行动态拆解，得到动态图像帧和静态图像帧输入所述分支特征识别模型中，输出动态特征集和静态特征集进行特征融合，输出基于第一机动车的目标特征提取结果，本发明专利技术解决了现有技术中缺乏对机动车特征进行动静态分析，导致对机动车特征识别的准确率低的技术问题，实现了分别对机动车特征进行动静态的精准分析，提高对机动车特征识别的准确率

【技术实现步骤摘要】
一种机动车特征的分析校正识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆识别
，具体涉及一种机动车特征的分析校正识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着智能交通领域的发展，城镇化进程的推进
、
汽车保有量的增加
、
城市交通及车辆出入口管理要求的提高，互联网
、
物联网
、
云计算
、
大数据技术的发展，在民用方面，对车辆进行识别可以推进智能交通
、
电子收费
、
车辆监管
、
安防等领域方面的应用，在军用方面，对车辆进行识别可以推进对战场环境中车辆
(
坦克
、
步兵战车等
)
的部署动态，识别与跟踪，精确打击等方面都发挥着关键作用
。
[0003]而在现有技术中缺乏对目标机动车特征进行动静态分析，导致对目标机动车特征识别的准确率低的技术问题
。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的缺乏对目标机动车特征进行动静态分析，导致对目标机动车特征识别的准确率低的技术问题
。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法及系统
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法，所述方法包括：根据视频采集装置，捕捉第一机动车的视频信息；对所述第一机动车的视频信息进行动态分析，确定第一动态指数；获取所述第一机动车的待提取目标，基于所述第一动态指数对所述待提取目标进行提取影响度分析，获取第一动态影响指标；按照所述第一动态影响指标进行分支参数配置，输出分支特征识别模型；通过对所述第一机动车的视频信息进行动态拆解，得到动态图像帧和静态图像帧；将所述动态图像帧和所述静态图像帧输入所述分支特征识别模型中，输出动态特征集和静态特征集，其中，所述分支特征识别模型包括动态特征识别分支和静态特征识别分支；所述动态特征集和所述静态特征集进行特征融合，输出基于所述第一机动车的目标特征提取结果
。
[0007]第二方面，本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别系统，所述系统包括：捕捉模块，所述捕捉模块用于根据视频采集装置，捕捉第一机动车的视频信息；动态分析模块，所述动态分析模块用于对所述第一机动车的视频信息进行动态分析，确定第一动态指数；影响度分析模块，所述影响度分析模块用于获取所述第一机动车的待提取目标，基于所述第一动态指数对所述待提取目标进行提取影响度分析，获取第一动态影响指标；分支参数配置模块，所述分支参数配置模块用于按照所述第一动态影响指标进行分支参数配置，输出分支特征识别模型；动态拆解模块，所述动态拆解模块用于通过对所述第一机动车的视频信息进行动态拆解，得到动态图像帧和静态图像帧；第一输出模块，所述第一输出模块用于将所述动态图像帧和所述静态图像帧输入所述分支特征识别模型中，输出动态特征集
和静态特征集，其中，所述分支特征识别模型包括动态特征识别分支和静态特征识别分支；第二输出模块，所述第二输出模块用于所述动态特征集和所述静态特征集进行特征融合，输出基于所述第一机动车的目标特征提取结果
。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]本申请提供的一种机动车特征的分析校正识别方法及系统，涉及车辆识别
，解决了现有技术中缺乏对目标机动车特征进行动静态分析，导致对目标机动车特征识别的准确率低的技术问题，实现了分别对目标机动车特征进行动静态的精准分析，提高对目标机动车特征识别的准确率
。
附图说明
[0010]图1为本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法流程示意图；
[0011]图2为本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法中获取第一动态影响指标流程示意图；
[0012]图3为本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法中生成分支特征识别模型流程示意图；
[0013]图4为本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别方法中输出目标特征提取结果流程示意图；
[0014]图5为本申请提供了一种机动车特征的分析校正识别系统结构示意图
。
[0015]附图标记说明：捕捉模块1，动态分析模块2，影响度分析模块3，分支参数配置模块4，动态拆解模块5，第一输出模块6，第二输出模块
7。
具体实施方式
[0016]本申请通过提供一种机动车特征的分析校正识别方法及系统，用于解决现有技术中缺乏对目标机动车特征进行动静态分析，导致对目标机动车特征识别的准确率低的技术问题
。
[0017]实施例一
[0018]如图1所示，本申请实施例提供了一种机动车特征的分析校正识别方法，该方法包括：
[0019]步骤
S100
：根据视频采集装置，捕捉第一机动车的视频信息；
[0020]具体而言，本申请实施例提供的一种机动车特征的分析校正识别方法应用于一种机动车特征的分析校正识别系统，为保证后期对第一机动车的视频信息进行动静态分析的准确度，首先需要通过系统所连接的视频采集装置，对第一机动车进行视频记录，第一机动车是指当前需要进行分析的目标机动车，其视频记录是指在固定时间段内对第一机动车的视频信息进行采集的记录，为后期实现对机动车进行分析校正作为重要参考依据
。
[0021]步骤
S200
：对所述第一机动车的视频信息进行动态分析，确定第一动态指数；
[0022]具体而言，在上述视频采集装置所捕捉到的第一机动车的视频信息的基础上，对该视频信息进行动态分析，是指对第一机动车的视频信息中整体录入的动态指数进行提取，该动态指数中可以是指第一机动车在视频信息中的平均移动速度以及最高移动速度，平均移动速度是指第一机动车在视频信息中的所有移动速度除以视频时间所获，最高移动
速度是指第一机动车在视频信息中所有移动速度中最高的速度，在此基础上，对第一机动车的第一动态指数进行确定，进而为实现对机动车进行分析校正做保障
。
[0023]步骤
S300
：获取所述第一机动车的待提取目标，基于所述第一动态指数对所述待提取目标进行提取影响度分析，获取第一动态影响指标；
[0024]进一步而言，如图2所示，本申请步骤
S300
还包括：
[0025]步骤
S310
：获取所述待提取目标的目标体量指数
、
目标边缘化指数以及目标灰度指数；
[0026]步骤
S320
：根据所述目标体量指数
、
所述目标边缘化指数以及所述目标灰度指数，输出基于所述待提取目标的指数矩阵；
[0027]步骤
S330
：按照所述第一动态指数对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种机动车特征的分析校正识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据视频采集装置，捕捉第一机动车的视频信息；对所述第一机动车的视频信息进行动态分析，确定第一动态指数；获取所述第一机动车的待提取目标，基于所述第一动态指数对所述待提取目标进行提取影响度分析，获取第一动态影响指标；按照所述第一动态影响指标进行分支参数配置，输出分支特征识别模型；通过对所述第一机动车的视频信息进行动态拆解，得到动态图像帧和静态图像帧；将所述动态图像帧和所述静态图像帧输入所述分支特征识别模型中，输出动态特征集和静态特征集，其中，所述分支特征识别模型包括动态特征识别分支和静态特征识别分支；所述动态特征集和所述静态特征集进行特征融合，输出基于所述第一机动车的目标特征提取结果
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一动态指数对所述待提取目标进行提取影响度分析，方法还包括：获取所述待提取目标的目标体量指数
、
目标边缘化指数以及目标灰度指数；根据所述目标体量指数
、
所述目标边缘化指数以及所述目标灰度指数，输出基于所述待提取目标的指数矩阵；按照所述第一动态指数对所述指数矩阵进行动态映射，得到动态映射矩阵；按照所述动态映射矩阵进行矩阵计算，获取第一动态影响指标
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过对所述动态特征集和所述静态特征集分别进行特征尺度变换，输出多尺度动态特征卷积结果和多尺度静态特征卷积结果；对所述多尺度动态特征卷积结果进行特征传递，输出目标动态特征；对所述多尺度静态特征卷积结果进行特征传递，输出目标静态特征；通过对所述目标动态特征和所述目标静态特征进行混叠特征识别校正，输出基于所述第一机动车的目标特征提取结果
。4.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述第一动态影响指标进行分支参数配置，输出分支特征识别模型，方法还包括：根据所述第一动态影响指标进行参数配置，输出用于动态分支参数和静态分支参数，且每个分支参数包括分支采样次数
、
分支时间步长以及卷积核大小；根据所述动态分支参数搭建所述动态特征识别分支的识别通道，根据所述静态分支参数搭建所述静态特征识别分支的识别通道；连接所述动态特征识别分支和所述静态特征识别分支，生成分支特征识别模型
。5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述第一机...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯儒攀，王雪山，何月星，李慧洲，刘跇，
申请(专利权)人：北京精英智通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：