一种基于无人机机载平台的车型识别方法

摘要

本发明公开了一种基于无人机机载平台的车型识别方法，属于视频图像技术领域。包括以下步骤：S1：调整无人机对地高度到适合车型识别的位置；S2：离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本，分别利用卷积神经网络(CNN)特征提取，进行支持向量机(SVM)训练，得到用于在线车型识别的SVM分类器模型。S3：利用红外线摄像机进行红外线摄像，获取视频图像信号；S4：对所摄取红外图像序列进行滑动窗口采样，利用卷积神经网络(CNN)提取出车型特征，将该特征送入S2中得到的分类器模型中进行分类。本方法采用红外摄像机能在白天、夜晚以及天气条件恶劣、能见度较低的情况下完成车型识别。同时，本方法可以动态选取检测区域，增加了检测系统的灵活性。

主权项

一种基于无人机机载平台的车型识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：利用GPS定位技术获取无人机对地高度H，并判断当前高度是否可进行车型识别，若是则进行车辆车型识别，若否则对无人机空间位置进行调整；S2：离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本，分别利用卷积神经网络(CNN)提取其特征，进行支持向量机(SVM)分类器训练，得到用于在线车辆检测的SVM分类器模型。S3：利用红外线摄像机进行红外线摄像，获取视频图像信号；S4：对所摄取红外图像序列在不同尺度的滑动窗口下进行采样，利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取，将得到特征送入步骤二中得到的分类器模型中，对车辆类型进行分类，最后输出三种车型：小车、货车、客车。