[发明专利]一种基于无人机机载平台的车型识别方法在审
申请号: | 201610367558.2 | 申请日: | 2016-05-30 |
公开(公告)号: | CN106096504A | 公开(公告)日: | 2016-11-09 |
发明(设计)人: | 尹宏鹏;柴毅;李天柱;陈波;王唯 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于无人机机载平台的车型识别方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:调整无人机对地高度到适合车型识别的位置;S2:离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本,分别利用卷积神经网络(CNN)特征提取,进行支持向量机(SVM)训练,得到用于在线车型识别的SVM分类器模型。S3:利用红外线摄像机进行红外线摄像,获取视频图像信号;S4:对所摄取红外图像序列进行滑动窗口采样,利用卷积神经网络(CNN)提取出车型特征,将该特征送入S2中得到的分类器模型中进行分类。本方法采用红外摄像机能在白天、夜晚以及天气条件恶劣、能见度较低的情况下完成车型识别。同时,本方法可以动态选取检测区域,增加了检测系统的灵活性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 无人机 机载 平台 车型 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于无人机机载平台的车型识别方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:利用GPS定位技术获取无人机对地高度H,并判断当前高度是否可进行车型识别,若是则进行车辆车型识别,若否则对无人机空间位置进行调整;S2:离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本,分别利用卷积神经网络(CNN)提取其特征,进行支持向量机(SVM)分类器训练,得到用于在线车辆检测的SVM分类器模型。S3:利用红外线摄像机进行红外线摄像,获取视频图像信号;S4:对所摄取红外图像序列在不同尺度的滑动窗口下进行采样,利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,将得到特征送入步骤二中得到的分类器模型中,对车辆类型进行分类,最后输出三种车型:小车、货车、客车。
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