[发明专利]基于局部图像的高速公路车辆检测及多属性特征提取方法

权利要求书

1.一种基于局部图像的高速公路车辆检测及多属性特征提取方法，涉及视频采集终端、边缘端和云端，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1：视频采集终端实时读取高速公路监控视频并传输到边缘端，边缘端采用背景差分法对实时视频数据进行分析，从视频数据中选取出关键帧；

步骤2：云端利用VOC2007数据集和高速公路采集的带有标注的车辆图片训练YOLO_v3_tiny检测模型，边缘端加载训练好的YOLO_v3_tiny检测模型对步骤1选取的关键帧中的车辆边界框位置进行预测，进而获得车辆的局部图像，并传输到云端；

步骤3：云端利用带有多标签类型的训练集数据训练ResNet-50残差神经网络模型，边缘端加载训练好的ResNet-50残差神经网络模型，并将步骤2获取的车辆局部图像输入该ResNet-50残差神经网络模型实现车辆的多属性特征的提取；

步骤4、将步骤3提取的车辆的多属性特征制成标签，上传至云端的云中心服务器。

2.根据权利要求1所述的基于局部图像的高速公路车辆检测及多属性特征提取方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：

步骤1.1：边缘端基于混合高斯背景建模法建立背景图像，并去除图像中因光照突变以及其他外界环境的影响造成的噪声；

读取高速公路监控视频，运用混合高斯模型对视频中每一帧进行处理进而建立背景图像，然后利用背景分割函数对每一帧处理去除噪音；

步骤1.2：利用计算目标轮廓的函数实时计算每一帧图像中车辆轮廓的面积大小，并设定一个阈值λ，当车辆轮廓的面积大于阈值λ时，选取该车辆所在帧为候选关键帧；

步骤1.3：根据实际场景中摄像头的视域大小，在摄像头的视域中心位置划定检测区域，当候选关键帧中车辆轮廓在划定的检测区域内，则判定此帧为关键帧；

设定(x,y,w,h)为预设定的摄像头视域内的检测区域左上角顶点坐标和矩形区域的宽、高，(x_i,y_i)表示第i个候选关键帧中车辆轮廓框左上角顶点坐标，i＝1,2,…,n，n为候选关键帧总数，(w_i,h_i)表示第i个候选关键帧中车辆轮廓的宽、高；当x_i＞x(x_i+w_i)＜(x+w)y_i＞y(y_i+h_i)＜(y+h)时，即候选的关键帧中车辆轮廓的框在设定的区域内，保存当前帧为关键帧。

3.根据权利要求2所述的基于局部图像的高速公路车辆检测及多属性特征提取方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：

步骤2.1：对YOLO_v3_tiny网络结构进行调整，使YOLO_v3_tiny网络对输入图像分别在32倍降采样和16倍降采样时进行检测；

步骤2.2：对VOC2007数据集进行适应性修改，仅保留数据集中与车辆相关的正负样本，在云中心服务器上使用修改后的VOC2007数据集对YOLO_v3_tiny检测模型进行训练；

使用修改后的VOC2007数据集，加载YOLO_v3_tiny.weights文件对预训练权重初始化，训练过程中不断调节YOLO_v3_tiny检测模型参数；

步骤2.3：将边缘端采集到的车辆样本数据建立高速公路车辆样本数据集，使用labelImg工具对数据集做标注，对YOLO_v3_tiny车辆检测模型进行训练；

步骤2.4：将训练好的YOLO_v3_tiny检测模型迁移至边缘端，并将步骤1中获取的关键帧输入到训练好的YOLO_v3_tiny检测模型中，进而检测出关键帧中车辆所在位置的边界框，同时计算YOLO_v3_tiny检测模型预测得到的视频关键帧中的车辆边界框中有物体的置信分数；

步骤2.5：在边缘端将YOLO_v3_tiny检测模型检测出的车辆边界框进行裁剪，分割视频帧中的车辆与背景，获取车辆的局部图像。