发明名称 |
基于快速区域卷积神经网络的城市车辆追踪方法 |
摘要 |
本发明提出一种基于快速区域卷积神经网络的城市车辆追踪方法,在监控视频中标注要追踪的车辆,输入到神经网络中进行快速的训练得到模型,通过识别道路监控视频来判断该车辆是否在此路口出现,在地图上标注出所有检测到此车辆的摄像头的位置,按照时间顺序连接,就可以得到此车辆的行驶轨迹,使用车辆的历史轨迹可以预测车辆的行驶方向,在最短的时间找出车辆在城市中的位置。 |
申请公布号 |
CN105868691A |
申请公布日期 |
2016.08.17 |
申请号 |
CN201610148321.5 |
申请日期 |
2016.03.08 |
申请人 |
中国石油大学(华东) |
发明人 |
张卫山;赵德海;李忠伟;宫文娟;卢清华 |
分类号 |
G06K9/00(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I |
主分类号 |
G06K9/00(2006.01)I |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
一种基于快速区域卷积神经网络的城市车辆追踪方法,其特点在于,包括网络训练和车辆追踪两个过程;在网络训练过程中,建立一种快速区域卷积神经网络;在车辆追踪过程中,采用按半径搜索和按路线搜索相结合的方式;通过预训练得到预训练模型,在监控视频中标注要追踪的车辆,将其输入到快速区域卷积神经网络中,在预训练模型上进行调整,快速得到最终模型;然后采用按半径和按路线搜索相结合的方式追踪车辆,在地图上标注所有发现该车辆的位置,按照时间顺序连接,得到车辆行驶轨迹,根据行驶轨迹预测车辆将要到达的位置。 |
地址 |
266000 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66号 |