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公开(公告)号：CN110490150A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910779521.4
申请日：2019-08-22
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆检索的违章图片自动审核系统及方法。所述审核系统由车辆检测模块、车辆特征提取模块、车辆对比模块及车辆违章检测模块构成，车辆检测模块用于检测出违章图片中所有车辆；车辆特征提取模块用于车辆深度特征提取；车辆对比模块用于比对车辆特征，计算出车辆特征匹配度；车辆违章检测模块用于对违章车辆中与目标违章车辆的相同车辆定位，再根据具体定位确定违章车辆。本发明通过采用上述技术得到的审核，能在视频分析软件判断车辆违章误检时，得到正确的判断，避免车辆违章的误判，使车辆违章自动化更加完善；还能自动识别车辆是否发生违章事件，释放了交管人力资源，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN110490150B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910779521.4
申请日：2019-08-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V20/40 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆检索的违章图片自动审核系统及方法。所述审核系统由车辆检测模块、车辆特征提取模块、车辆对比模块及车辆违章检测模块构成，车辆检测模块用于检测出违章图片中所有车辆；车辆特征提取模块用于车辆深度特征提取；车辆对比模块用于比对车辆特征，计算出车辆特征匹配度；车辆违章检测模块用于对违章车辆中与目标违章车辆的相同车辆定位，再根据具体定位确定违章车辆。本发明通过采用上述技术得到的审核，能在视频分析软件判断车辆违章误检时，得到正确的判断，避免车辆违章的误判，使车辆违章自动化更加完善；还能自动识别车辆是否发生违章事件，释放了交管人力资源，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN111985570A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010855693.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多特征融合与检测特征集成的违法车辆检索方法。所述违法车辆检索方法包括：图像分割；使用卷积神经网络对图像进行车辆检测与整体特征提取；计算每辆车的灰度直方图特征；对图像中的车辆进行筛选；计算目标违法相似车辆的包络框中点；判断当前车辆是否为目标违法车辆。本发明通过深度学习实现对车辆的目标检测与特征提取，并且通过多特征融合进行车辆筛选，再结合车辆行驶轨迹对车辆进行检索，能够准确的检索出目标违法车辆，检索效率及准确率高。
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