公开(公告)号：CN109919072B

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN201910150134.4

申请日：2019-02-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 熊显名 ,  张文涛 ,  曾星宇 ,  秦祖军 ,  张丽娟 ,  曾启林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/207

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习和轨迹跟踪的精细车型识别与流量统计方法，包括：获取车辆图像并建立样本集；对每一张图片中车辆的位置和车型类别、车轮的位置和车轮类别信息进行标注；根据样本集中的车辆图像和对应的标注信息，训练建立的深度学习模型；利用所述深度学习模型对图像中的车辆的位置和车型类别、车轮的位置和车轮类别信息进行预测；根据小孔成像模型估计视频中车辆实际的长度和高度、侧面车轮数量，对车型进行细分类；利用跟踪和匹配算法，得到每一辆车在视频中的运动轨迹，根据所述运动轨迹统计不同类型车辆的流量。

公开(公告)号：CN109919072A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910150134.4

申请日：2019-02-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 熊显名 ,  张文涛 ,  曾星宇 ,  秦祖军 ,  张丽娟 ,  曾启林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/207

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习和轨迹跟踪的精细车型识别与流量统计方法，包括：获取车辆图像并建立样本集；对每一张图片中车辆的位置和车型类别、车轮的位置和车轮类别信息进行标注；根据样本集中的车辆图像和对应的标注信息，训练建立的深度学习模型；利用所述深度学习模型对图像中的车辆的位置和车型类别、车轮的位置和车轮类别信息进行预测；根据小孔成像模型估计视频中车辆实际的长度和高度、侧面车轮数量，对车型进行细分类；利用跟踪和匹配算法，得到每一辆车在视频中的运动轨迹，根据所述运动轨迹统计不同类型车辆的流量。