【摘 要】
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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
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675324,51575169);国家重点研发计划项目(2016YFC0800702-1);上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZGCD15102);上海高校教师产学研计划项目(A3-0100-17-SDJH337);上海市青年科技英才扬帆计划项目(18YF1409400)
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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0.91
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