车辆检测窗口的识别是基于深度卷积神经网络实现的。通过数据扩充将带标记的样本应用于深度卷积神经网络进行特征和分类器参数的学习。训练完成的深度卷积神经网络将识别所有的车辆检测窗口,结合非极大值抑制对识别结果做过滤得到最终的车辆检测结果。 本文提出一种先在遥感图像中提取道路感兴趣区域再在这个道路感兴趣区域上执...
道路安全:与雷达测试配合使用,识别超速车辆并记录违章 我们的项目包含以下三个步骤:车辆牌照检测、牌照字符分割、牌照字符识别。 1、车辆牌照检测 我们使用Yolo(You Only Look One)算法来检测车辆牌照。Yolo是一个基于卷积神经网络的深度学习目标检测架构。该架构由 Joseph Redmon , Ali Farhadi, Ross Girshick和Santosh...
CNN将卷积核和下采样结合起来构建卷积层,具备了很好的自适应性和抽象特征提取能力,可以有效地提高图像识别的精度。现在,我们将看看如何使用深度学习的技术和CNN来解决无人驾驶车辆的视觉识别问题。 一、卷积神经网络如何用于车辆视觉识别? 无人驾驶车辆要想准确地识别行驶道路的环境,必须先利用传感器捕获感知数据。这些...
摘要 本发明属于交通技术领域,尤其为一种基础深度神经网络的车辆识别与抓拍技术,包括用于采集图像信号的输入图片,用于采集图像信号的输入图片将信息图片分解提取图像特征提取并根据图像特征对图像进行分类并将分类信号传输给所述中心服务器,中心服务器通过计算锁定车辆坐标以及车辆概率。本发明车辆位置识别模型基于深度神经网络...
种基于深度神经网络的车辆颜色识别方法,包含步骤S1获取输入的待识别车辆颜色的图片;S2分别对车顶区域、车脸区域进行回归获取车顶区域和车脸区域;S3对车顶和车脸区域进行多尺度划分获得多个子区域;S4对所述多个子区域进行颜色识别,获得所述子区域的颜色识别结果;S5对所述子区域的颜色识别结果进行加权计算,获取车辆的颜色...
yolov5-人头检测-可视化界面,使用OpenCV pytorch yolov5训练人头检测模型,使用pyqt5开发可视化界面,支持静态识别与动态识别 ironman深度学习 1032 0 车辆检测 跟踪 轨迹+速度识别 yolov5+deepsort pytorch ironman深度学习 7784 1 煤气罐识别 煤气罐检测 yolov5 自建数据集训练的模型 图像处理 opencv 神经网络 卷积操...
摘要 本发明涉及一种基于深度神经网络图像识别的车辆定位方法,以及该深度神经网络的训练方法。所述训练方法包括道路标识图形设置、拍摄装置设置、图像样本采集、训练样本制作、深度神经网络搭建以及深度神经网络训练。其中图像样本采集过程在不同光照及天气条件下的多个时段内进行,能够提高深度神经网络的环境适应性。此外,在车...
提出了一种基于深度神经网络的车辆特征识别方法,通过车辆特征智能检测识别实现交通智能监控和管理.采用三维区域轮廓扫描方法进行车辆图像采集和几何形状判断,对采集的车辆图像进行边缘轮廓检测和信息增强处理,突出车辆的类别属性特征点,在仿射不变区域对车辆角点分布信息进行直方图均衡化处理,实现车辆像素特征点的提取.对提取的...
一种基于多任务深度卷积神经网络的车辆颜色识别系统,包括安装在道路行车线上方的高清摄像机、交通云服务器和车辆颜色的视觉检测子系统;车辆颜色的视觉检测子系统包括车辆定位检测模块、车牌定位检测模块、车牌背景颜色识别模块、色差计算模块、车辆颜色校正模块和车辆颜色识别模块,车辆定位检测模块、车牌定位检测模块和车辆颜色...
摘要 一种基于多任务深度卷积神经网络的车辆颜色识别系统,包括安装在道路行车线上方的高清摄像机、交通云服务器和车辆颜色的视觉检测子系统;车辆颜色的视觉检测子系统包括车辆定位检测模块、车牌定位检测模块、车牌背景颜色识别模块、色差计算模块、车辆颜色校正模块和车辆颜色识别模块,车辆定位检测模块、车牌定位检测模块和车...