成果信息
本發(fā)明公開了一種跨相機(jī)道路空間融合及車輛目標(biāo)檢測跟蹤方法及系統(tǒng),該方法進(jìn)行兩個(gè)交通場景的背景圖像提取及場景標(biāo)定,獲得標(biāo)定參數(shù);分別劃分場景拼接區(qū)域,設(shè)置長度、寬度方向像素距離比參數(shù)組,生成空白空間融合圖像;將分場景中像素取出放入空白空間融合圖像中,獲得帶有空間信息的融合圖像;利用針對車輛數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3,在連續(xù)的圖像序列中,對車輛目標(biāo)進(jìn)行檢測獲得二維包絡(luò)模型參數(shù),結(jié)合空間融合信息,完成跨相機(jī)車輛目標(biāo)檢測跟蹤。本發(fā)明可適應(yīng)包含公共區(qū)域的連續(xù)道路交通場景,利用攝像機(jī)標(biāo)定完成跨相機(jī)道路空間融合,并結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取場景中大量車輛目標(biāo)完成跨相機(jī)車輛目標(biāo)檢測跟蹤,實(shí)現(xiàn)簡單且具有較高的通用性)
背景介紹
本發(fā)明公開了一種跨相機(jī)道路空間融合及車輛目標(biāo)檢測跟蹤方法及系統(tǒng))
應(yīng)用前景
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