融合传统停车检测与神经网络的隧道停车事件检测方法
公开
摘要
本发明涉及融合传统停车检测与神经网络的隧道停车事件检测方法，从高速公路隧道不同场景下的摄像头采集行车视频，获取该视频的中的图片并进行标注得到VOC数据集；对VOC数据集中的图片进行聚类，得到每种车辆类别最适合的车辆目标边界框尺寸并将该尺寸作为SSD神经网络中Anchor尺寸；构建并训练基于SSD神经网络的车辆识别模型得到最优车辆识别模型；将一段待检测视频输入传统的停车检测算法后得到的存在固定前景目标图片的对应视频帧图片作为待预测图片将待预测图片作为输入最优车辆识别模型得到判定结果。本发明方法相对于传统的停车事件检测算法具有更高的准确率。
基本信息
专利标题 ：
融合传统停车检测与神经网络的隧道停车事件检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299438A
申请号 ：
CN202111665332.8
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
宋永端陈欢庞思袁凌凯赵梦雯卫佳王攀程霜雄魏大创廖昕怡
申请人 ：
重庆大学;星际(重庆)智能装备技术研究院有限公司;迪比(重庆)智能科技研究院有限公司
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区沙正街174号
代理机构 ：
重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王海凤
优先权 ：
CN202111665332.8
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V10/22 G06V10/25 G06V10/762 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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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