基于双相机协同的管制车型抓拍系统

• 作者: 吴训成 张伟伟 王喜龙
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆侧面特征 双相机协同 车型识别
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.005

摘要

针对管制车型在城市交通监控难等问题,研究一种基于双相机协同的管制车型自动抓拍系统.首先依据管制车型侧面信息熵大而便于类内目标精细识别的特点,优选目标车辆的侧面图像为特征载体,采用卷积神经网络对不同管制车型侧面进行识别;其次建立相机间坐标映射模型,采用BP神经网络算法对目标车辆面部进行定位,有效简化相机协同标定工序,对目标车辆面部进行快速定位;最后基于目标车辆的面部图像对车牌进行识别.实验结果表明,该方法对管制车型的检测精度达到89.94％,定位面部区域与ground truth的纵向高度交并比达到0.912,系统整体性能达到较高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴训成	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	54	258	9.0	13.0
2	张伟伟	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	7	10	2.0	3.0
3	王喜龙	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	1	0	0.0	0.0