【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能监控与车辆跟踪，更具体的说是涉及一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法。
技术介绍
1、近年来，随着视频监控设备技术的不断进步和普及，越来越多的城市和道路开始安装视频监控设备，监控设备的分布也越来越密集，以便对交通情况进行实时监控和管理。这些监控设备的部署也为智慧安防提供了一系列的便捷，也为车辆跨摄像头跟踪技术的实现提供了必要的设施和基础。但车辆经过固定的摄像头时由于摄像头的角度、位置、光照以及分辨率等因素无法识别车牌信息，且由于车辆经过不同摄像头时角度不同易造成识别为不同身份，对同一车辆在多个摄像头间进行持续的跟踪带来了较大的难度。再而，现有车辆再识别方法往往相对独立，如何在区域内提高同一车辆在不同摄像头中识别的准确性以及对其进行实时跟踪成为了有待解决的问题。
2、因此，提出一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，用于解决现有技术中存在的技
【技术保护点】
1.一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，S1的具体内容为：
3.根据权利要求1所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，S2的具体内容为：
4.根据权利要求3所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，S21中的车辆再识别模型由Resnet50作为骨干网络，并将其中res_conv4_1块的后续部分作为独立的第一分支和第二分支，第一分支为全局增强分支，第二分支为局部增强分支。
5.根据权利要求4所述的一种区域内跨摄像头车辆跟...
【技术特征摘要】
1.一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，s1的具体内容为：
3.根据权利要求1所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，s2的具体内容为：
4.根据权利要求3所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，s21中的车辆再识别模型由resnet50作为骨干网络，并将其中res_conv4_1块的后续部分作为独立的第一分支和第二分支，第一分支为全局增强分支，第二分支为局部增强分支。
5.根据权利要求4所述的一种区域内跨摄像头车辆跟踪方法，其特征在于，在局部增强分支训练过程中，将res_conv4模块输出的特征图沿高度方向切割为两个特征图，将切割...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。