一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法
公开
摘要
本发明提供一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法,包括以下步骤：获取视频流，对视频流进行抽帧处理，并对视频流中的场景进行区域标定；采集车辆数据并标注，建立车辆种类标注数据集，采用Yolov5s模型对不同种类车辆进行结构化检测训练；用MobilenNetV1模型来进行红绿灯状态的分类检测，判断当前的红绿灯状态与车辆通行状态连动；对标定区域内的车辆进行轨迹追踪，对目标车辆轨迹记录；根据目标车辆轨迹结果，进行目标车辆行驶方向和闯红灯状态的判定。本发明能够很大程度上降低硬件成本，降低现场施工人员的人工和维护成本，还避免了对道路进行二次破坏，有效节省了资源又可提高准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299414A
申请号 ：
CN202111452264.7
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-11-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
魏健康张瑞龙张星吕晓鹏张伟刘晔惠峰涛
申请人 ：
无锡数据湖信息技术有限公司;北京易华录信息技术股份有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市无锡市梁溪区飞宏路58号-5幢
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111452264.7
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V10/764 G06V10/56 G08G1/017
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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