CN107886084A - 基于深度学习的非标车特征提取及处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，涉及车辆监控技术领域。包括底层特征提取单元、车辆特征匹配单元和车辆特征对比数据库；视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器和车辆特征对比数据库连接；视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器、底层特征提取单元和车辆特征匹配单元连接；车辆特征对比数据库通过对象特征提取单元与车辆特征匹配单元连接；中央处理单元通过一通信模块分别与显示单元和本地云端连接；本地云端通过一匹配结果识别单元与车辆特征对比数据库连接。本发明通过基于深度学习模型，有效地提高了交通人员的工作效率，有力保障了交通的安全运行。

Description

基于深度学习的非标车特征提取及处理系统
技术领域
本发明属于车辆监控技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的非标车特征提取及处理系统。
背景技术
近些年来，汽车的大范围普及以及城市车辆的增加，给城市交通带来了巨大的压力。在给人们生活带来便利的同时，也导致道路拥堵、交通事故等问题愈发严重。各种车辆违章现象也屡见不鲜，因交通肇事造成的人员伤亡连年居高不下。
为了应对上述问题，对于重点道路和高速公路的交通流量进行统计，对非标准车辆上路以及路况信息进行监测、取证，成为交通管理的重要内容之一。建立面向非标准车辆管理的自动监测系统可显著降低交通警察的劳动强度，并可增强突发事件的处理能力，震慑车主因自身原因而对车辆进行改装等违法行为，有力保障交通安全。而车辆自动监测系统的关键技术在于对非标准车辆特征进行提取及处理。
现有技术中的车辆检测跟踪系统虽然对车辆检测与跟踪方法进行了探索与应用，但并未涉及对非标准车辆进行实时提取及监管系统，因此在利用视频资料时，仍然需要耗费大量人力进行视频调阅和比对，限制了交通监管系统的扩展应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，通过基于深度学习模型，设置车辆特征对比数据库，并配设有警报平台，解决了现有技术中存在的交通监管效果差和工作人员工作强度高等问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，包括视频采集单元、图像预处理器、底层特征提取单元、车辆特征匹配单元、车辆特征对比数据库、中央处理单元、显示单元和本地云端；所述视频采集单元嵌入有一高清相机；所述视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器和车辆特征对比数据库连接；所述视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器、底层特征提取单元和车辆特征匹配单元连接；所述车辆特征对比数据库通过对象特征提取单元与车辆特征匹配单元连接；所述中央处理单元通过一通信模块分别与显示单元和本地云端连接；所述本地云端通过一匹配结果识别单元与车辆特征对比数据库连接。
进一步地，所述中央处理单元通过联网模块连接有警报平台。
进一步地，所述显示单元设置有特征对比模块。
进一步地，所述通信模块包括无线WiFi通信模块或4G或有线通信。
进一步地，所述警报平台包括交警管理平台。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过基于深度学习模型，设置底层特征提取单元、车辆特征匹配单元和车辆特征对比数据库，有效地提高了交通管控效率，保障了交通的安全运行；并通过设置警报平台，有效地减轻了工作人员的工作强度，提升了产品的普及度。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于深度学习的非标车特征提取及处理系统的逻辑框架结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，包括视频采集单元、图像预处理器、底层特征提取单元、车辆特征匹配单元、车辆特征对比数据库、中央处理单元、显示单元和本地云端。
其中，视频采集单元嵌入有一高清相机。
其中，视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器和车辆特征对比数据库连接；所述视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器、底层特征提取单元和车辆特征匹配单元连接。
其中，车辆特征对比数据库通过对象特征提取单元与车辆特征匹配单元连接。
其中，中央处理单元通过一通信模块分别与显示单元和本地云端连接。
其中，本地云端通过一匹配结果识别单元与车辆特征对比数据库连接，将非标准车辆特征保存至车辆特征对比数据库，以方便下次实现快速匹配。
其中，中央处理单元通过联网模块连接有警报平台。
其中，显示单元设置有特征对比模块。
其中，通信模块包括无线WiFi通信模块或4G或有线通信。
其中，警报平台包括交警管理平台，实现实时管控交通运行情况。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，其特征在于，包括视频采集单元、图像预处理器、底层特征提取单元、车辆特征匹配单元、车辆特征对比数据库、中央处理单元、显示单元和本地云端；
所述视频采集单元嵌入有一高清相机；
所述视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器和车辆特征对比数据库连接；所述视频采集单元通过数据传输模块依次与图像预处理器、底层特征提取单元和车辆特征匹配单元连接；
所述车辆特征对比数据库通过对象特征提取单元与车辆特征匹配单元连接；
所述中央处理单元通过一通信模块分别与显示单元和本地云端连接；
所述本地云端通过一匹配结果识别单元与车辆特征对比数据库连接。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，其特征在于，所述中央处理单元通过联网模块连接有警报平台。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，其特征在于，所述显示单元设置有特征对比模块。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，其特征在于，所述通信模块包括无线WiFi通信模块或4G或有线通信。
5.根据权利要求2所述的基于深度学习的非标车特征提取及处理系统，其特征在于，所述警报平台包括交警管理平台。
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