【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别，尤其涉及一种车辆大小识别方法、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，道路中的车辆数量逐年增加，道路拥堵问题形势严峻，给交通信号管理和城市道路建设带来极大的挑战。近年来，智慧交通利用大数据和人工智能技术对道路中的车辆进行结构化信息提取，通过获取车辆的结构化信息为城市道路建设和交通信号优化提供指导性意见。
2、获取道路中车辆的结构化信息是进行交通道路分析的基础，当前主流的技术方案是通过深度学习方法对道路中的车辆进行目标检测和分类，但是道路中车辆目标数量众多，导致这种分类方式的效率较低，且车辆的种类也存在多样性，分类的准确率也较低。
3、目前，基于视频处理的方法大致分为两种：第一种是通过在视频序列中采用传统的图像处理方式设置经验特征，例如公开号为cn107122758a、cn110751119a的专利文献，这种方式对图像质量依赖较大，算法的鲁棒性较低；第二种是通过深度学习的分类模型对车辆进行单次或多次分类，这种方式的鲁棒性会有所提高，但是对于多目标的情况，算法的处理效率较低
4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆大小识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，对所述车流视频流中的视频帧进行目标检测的具体实现过程为：
3.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，根据所述小型车辆目标检测框的中心点纵坐标和高度以及各子区域的纵坐标范围进行与各子区域对应的集合的数据收集，具体实现过程为：
4.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，根据所述待识别目标检测框的中心点纵坐标、待识别场景图像或视频帧的高度、子区域的数量以及所述多项表达式得到所述待识别目标检测框的中...
【技术特征摘要】
1.一种车辆大小识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，对所述车流视频流中的视频帧进行目标检测的具体实现过程为：
3.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，根据所述小型车辆目标检测框的中心点纵坐标和高度以及各子区域的纵坐标范围进行与各子区域对应的集合的数据收集，具体实现过程为：
4.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，根据所述待识别目标检测框的中心点纵坐标、待识别场景图像或视频帧的高度、子区域的数量以及所述多项表达式得到所述待识别目标检测框的中心点纵坐标对应的小型车辆检测框平均高度值，其具体实现过程为：
5.根据权利要求1所述的车辆大小识别方法，其特征在于，根据所述待识别目标检测框的高度及所述待识别目标检测框的中心点纵坐标对应的小型车辆检测框平均高度值确定与所述待识别目标检测框的车辆大小类别，其具体实现过程为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘柯，李飞，王兴，何鑫，陈杰，
申请(专利权)人：华诺星空技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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