CN110378321A - 一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术 - Google Patents
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Abstract
本发明属于交通技术领域，尤其为一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，包括用于采集图像信号的输入图片，用于采集图像信号的输入图片将信息图片分解提取图像特征提取并根据图像特征对图像进行分类并将分类信号传输给所述中心服务器，中心服务器通过计算锁定车辆坐标以及车辆概率。本发明车辆位置识别模型基于深度神经网络，基于深度神经网络算法的模型的复杂度较低，可以利用中心服务器进行运算加速，加快模型的训练速度，同时提高模型的分类速度和准确度，从而提高了车辆身份识别的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及交通技术领域，具体为一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术。
背景技术
目前，公共交通车辆在进入站点前，司机仅靠目视来判断车辆与站点之间的距离，无法实现精确的进站路线规划和速度控制。为了能让车辆在进站前实现精确的进站路线规划和速度控制，需要精确定位车辆与站点之间的距离。目前，车辆定位技术主要采用GPS技术和高精地图匹配定位。
GPS技术在使用时存在以下几个问题：使用普通GPS模式定位时，定位误差达到米级，不能满足车辆靠站精度要求；若使用GPS的RTK模式，需要同时获取卫星信息和地面的参考定位信息，需要在道路沿线布设参考定位通信设备，设备成本以及使用成本较高；当车辆进入卫星信号较差路段例如密林，隧道内时，GPS信号容易丢失，从而失去定位信息。
高精地图匹配定位一般采用点云数据匹配或立体视觉匹配，需要预先建立地图数据并存储于车辆上，车辆运行时，通过外部激光雷达或摄像装置来获取车辆当前环境的点云数据或图像数据，并与预先存储的地图数据进行匹配。该定位技术地图制作成本以及匹配计算的软硬件成本较高。
车辆身份识别对于交通安全问题具有重要意义，而车辆品牌是车辆身份的一个重要组成部分，对肇事车辆排查、套牌车自动检测具有极其重要的作用。
车辆品牌识别可以包括图像中的车辆定位及品牌识别，车辆定位即从背景中识别出车辆。现有的车辆品牌高达几百种，部分品牌之间差异较小，而现有的车辆品牌识别方式容易产生识别错误。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，解决了上述背景技术中的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，包括用于采集图像信号的输入图片，用于采集图像信号的输入图片将信息图片分解提取图像特征提取并根据图像特征对图像进行分类并将分类信号传输给所述中心服务器，中心服务器通过计算锁定车辆坐标以及车辆概率。
所述特征提取包括提前一步骤的目标输入，继而所述特征提取通过不同的特征输入经过不同的网络神经分类器进行分类，进而不同的网络神经分类器通过决策融合将整合后的信息进行目标输入。
所述中心服务器还分别连接着分控中心以及领导中心，进而所述中心服务器通过光纤以及光纤收发器连接嵌入式管理单元，同时所述嵌入式管理单元分别连接着不同的成像单元，不同的所述成像单元分别分别配合不同的不光单元进行使用，所述成像单元分别连接着统一测速抓控制器，同一的所述测速抓控制器分别连接着不同的车辆检测器
作为本发明的一种优选技术方案，所述特征提取提前一步骤的目标输入包括输入图片信息，图片信息全部包含车辆形状、特征、颜色、大小。
作为本发明的一种优选技术方案，所述中心服务器还包括信号转换模块，信号转换模块将分类信息转换成数据库处理系统能够识别的数据信号，数据信号传输并存储。
作为本发明的一种优选技术方案，所述中心服务器中采用深度学习分类算法进行局部车辆图片方位识别。
作为本发明的一种优选技术方案，所述中心服务器中采用深度学习的分割算法进行局部车辆图片或细节图片中车辆总成部件及子部件识别。
作为本发明的一种优选技术方案，所述中心服务器中采用目标检测算法进行细节图片损伤区域检测。
作为本发明的一种优选技术方案，所述中心服务器中采用深度学习的分类网络设计多个输出分类标签进行损伤区域的多维度损伤类型及程度识别。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，具备以下有益效果：
该基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，车辆位置识别模型基于深度神经网络，基于深度神经网络算法的模型的复杂度较低，可以利用中心服务器进行运算加速，加快模型的训练速度，同时提高模型的分类速度和准确度，从而提高了车辆身份识别的精确度。
附图说明
图1为本发明系统图；
图2为本发明特征提取系统图；
图3为本发明结构中心服务器连接系统图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1-3，本发明提供以下技术方案：一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，包括用于采集图像信号的输入图片，用于采集图像信号的输入图片将信息图片分解提取图像特征提取并根据图像特征对图像进行分类并将分类信号传输给中心服务器，中心服务器通过计算锁定车辆坐标以及车辆概率。
特征提取包括提前一步骤的目标输入，继而特征提取通过不同的特征输入经过不同的网络神经分类器进行分类，进而不同的网络神经分类器通过决策融合将整合后的信息进行目标输入。
中心服务器还分别连接着分控中心以及领导中心，进而中心服务器通过光纤以及光纤收发器连接嵌入式管理单元，同时嵌入式管理单元分别连接着不同的成像单元，不同的成像单元分别分别配合不同的不光单元进行使用，成像单元分别连接着统一测速抓控制器，同一的测速抓控制器分别连接着不同的车辆检测器。
本实施方案中，车辆位置识别模型基于深度神经网络，基于深度神经网络算法的模型的复杂度较低，可以利用中心服务器进行运算加速，加快模型的训练速度，同时提高模型的分类速度和准确度，从而提高了车辆身份识别的精确度。
具体的，特征提取提前一步骤的目标输入包括输入图片信息，图片信息全部包含车辆形状、特征、颜色、大小。
本实施例中，图像样本采集步骤：在不同光照或天气条件下，使用拍摄装置对道路标识图形进行拍摄，分别在车辆的前进方向以及与车辆前进方向垂直的方向上，改变拍摄装置的光轴与路面的夹角角度，使得拍摄装置在其光轴与路面夹角呈一定范围内每隔一定角度拍摄一张道路标识图形的图像样本。
具体的，中心服务器还包括信号转换模块，信号转换模块将分类信息转换成数据库处理系统能够识别的数据信号，数据信号传输并存储。
本实施例中，中心服务器与云端计算机相连，继而计算速率快，功能齐全。
具体的，中心服务器中采用深度学习分类算法进行局部车辆图片方位识别。
具体的，中心服务器中采用深度学习的分割算法进行局部车辆图片或细节图片中车辆总成部件及子部件识别。
具体的，中心服务器中采用目标检测算法进行细节图片损伤区域检测。
具体的，中心服务器中采用深度学习的分类网络设计多个输出分类标签进行损伤区域的多维度损伤类型及程度识别。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，包括用于采集图像信号的输入图片，其特征在于：用于采集图像信号的输入图片将信息图片分解提取图像特征提取并根据图像特征对图像进行分类并将分类信号传输给所述中心服务器，中心服务器通过计算锁定车辆坐标以及车辆概率；
所述特征提取包括提前一步骤的目标输入，继而所述特征提取通过不同的特征输入经过不同的网络神经分类器进行分类，进而不同的网络神经分类器通过决策融合将整合后的信息进行目标输入；
所述中心服务器还分别连接着分控中心以及领导中心，进而所述中心服务器通过光纤以及光纤收发器连接嵌入式管理单元，同时所述嵌入式管理单元分别连接着不同的成像单元，不同的所述成像单元分别分别配合不同的不光单元进行使用，所述成像单元分别连接着统一测速抓控制器，同一的所述测速抓控制器分别连接着不同的车辆检测器。
2.根据权利要求1所述的一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，其特征在于：所述特征提取提前一步骤的目标输入包括输入图片信息，图片信息全部包含车辆形状、特征、颜色、大小。
3.根据权利要求1所述的一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，其特征在于：所述中心服务器还包括信号转换模块，信号转换模块将分类信息转换成数据库处理系统能够识别的数据信号，数据信号传输并存储。
4.根据权利要求1所述的一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，其特征在于：所述中心服务器中采用深度学习分类算法进行局部车辆图片方位识别。
5.根据权利要求1所述的一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，其特征在于：所述中心服务器中采用深度学习的分割算法进行局部车辆图片或细节图片中车辆总成部件及子部件识别。
6.根据权利要求1所述的一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，其特征在于：所述中心服务器中采用目标检测算法进行细节图片损伤区域检测。
7.根据权利要求1所述的一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术，其特征在于：所述中心服务器中采用深度学习的分类网络设计多个输出分类标签进行损伤区域的多维度损伤类型及程度识别。
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