[发明专利]一种基于深度学习的智能停车行为判断方法在审
| 申请号： | 201811573728.8 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109615858A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 胡中华;刘园;刘鸣;徐瑞 | 申请（专利权）人： | 深圳信路通智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/04;G08G1/14 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 孙民兴 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的智能停车行为判断方法，包括：步骤一、对车位进行标定，建立车位到相机坐标系的转换；步骤二、加载预先训练好的神经网络模型；步骤三、将相机前端实时捕获到的视频画面，输入到车辆检测框架中，进行车身、车牌的实时跟踪检测；步骤四、判断当前视频帧是否有车辆，当存在车辆时执行步骤五，当不存在车辆时，执行步骤三；步骤五、对检测到的车辆进行跟踪与定位；步骤六、通过跟踪车辆的运动轨迹，判断该车辆所触发的进出泊位事件；步骤七、输出最终的停车结果信息。本发明通过对停车行为有效的检测识别，减少了多检、漏检的车辆，大大提高了车位的管理效率，减少了人工干预的操作次数，降低了人工维护的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 停车 车位 行为判断 检测 神经网络模型 相机坐标系 车辆检测 管理效率 结果信息 人工干预 实时捕获 实时跟踪 视频画面 运动轨迹 智能 视频帧 跟踪 标定 触发 加载 漏检 车牌 车身 泊位 相机 输出 学习 转换 维护 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的智能停车行为判断方法，其特征在于，包括：步骤一、对车位进行标定，建立车位到相机坐标系的转换；步骤二、加载预先训练好的神经网络模型；步骤三、将所述相机前端实时捕获到的视频画面，输入到车辆检测框架中，进行车身、车牌的实时跟踪检测；步骤四、判断当前视频帧是否有车辆，当存在车辆时执行步骤五，当不存在车辆时，执行步骤三；步骤五、对检测到的车辆进行跟踪与定位；步骤六、通过跟踪车辆的运动轨迹，判断该车辆所触发的进出泊位事件；步骤七、输出最终的所述车辆的停车结果信息。
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