一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置及方法

本发明属于图像处理，特别是一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置及方法。

背景技术：

1、随着国家经济水平的不断发展，我国高速公路的汽车行驶量也在不断的增加，与之相伴随的是因为超速而引起的高速公路交通事故也不断增加。智慧交通系统的出现为解决高速公路交通问题提供了新的思路。传统的交通监控系统通常采用安装在高速公路卡门上方的摄像头对高速公路行驶的车辆进行拍摄，并且需要配合相应的地磁线圈或者测速雷达进行超速行为的检测。完成这一功能往往需要多个设备相互配合，但是成本昂贵，灵活性差，不能满足智慧交通系统对于海量数据的要求。而基于视频的车辆检测装置具有成本低，灵活性高，应用场景更广泛的特点，将更好的适应未来的智慧交通系统。

2、随着深度学习的发展，基于视频的车辆检测技术迅速发展。有许多学者在特定场景下提出了相应的车辆检测算法，但是都局限于某个场景，无法将车辆数据与车牌相互绑定，无法满足智慧交通系统对于数据分析的要求。因此展开满足智慧交通系统需求的一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测的相关研究具有十分重要的意义。

技术实现思路

1、本发明的目的是提出一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置及方法，以克服现有车辆检测装置成本昂贵，灵活性差的问题，适应智慧交通系统的需求。

2、实现本发明目的的技术解决方案为：

3、一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置及方法。装置包括图像采集模块、图像处理模块、数据传输模块。图像采集模块对高速公路上行驶的车辆进行连续的图像采集，并与图像处理模块相连；图像处理模块使用深度学习的方法对采集的图像进行车辆检车、车辆跟踪、计算平均速度、车牌检测和文字识别；数据传输模块将处理结果上传到智慧交通系统；

4、方法步骤为：首先在高速公路卡门上架设摄像机；通过摄像机对高速公路上行驶的车辆进行连续的图像采集；图像处理模块使用深度学习对采集的图像进行车辆检车、车辆跟踪、计算平均速度、车牌检测和文字识别；最后通过数据传输模块将图像处理模块得到的分析和处理结果上传到智慧交通系统。

5、一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，包括以下步骤：

6、步骤1.搭设高速摄像机于高速公路卡门上，卡门的高度为h，调整高速摄像机的角度，使得高速摄像机视角下边缘与高度方向夹角为α，高速摄像机视角上边缘与下边缘夹角为β，在高速摄像机可视范围标注测速区域，测速区域的长度为l；

7、步骤2.使用深度学习的方法进行车辆目标检测；

8、步骤3.使用跟踪算法进行车辆跟踪，判断是否驶入和驶出测速区域，并且计算平均速度；

9、步骤4.使用深度学习的方法进行车牌检测；

10、步骤5.使用深度学习的方法进行文字识别；

11、步骤6.汇总上述识别和计算结果，然后上传到智慧交通系统；

12、本发明与现有技术相比，其显著优点为：

13、1)本发明进行车牌检测的过程中，使用到了车辆检测的结果，可以大大缩短车牌检测的范围，提高车牌的精确度、执行效率以及抗干扰能力，具备全天候高精度检测的能力。

14、2)本发明将车辆检测和车牌检测相结合，解决传统交通监控系统多个设备协同困难的问题，大大降低交通监控成本，与网络设备配合，可以更好的为智慧交通系统提供车辆数据。

技术特征：

1.一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置，其特征在于：装置包括图像采集模块、图像处理模块、数据传输模块；图像采集模块对高速公路上行驶的车辆进行连续的图像采集，并与图像处理模块相连；图像处理模块使用深度学习的方法对采集的图像进行车辆检车、车辆跟踪、计算平均速度、车牌检测和文字识别；数据传输模块将处理结果上传到智慧交通系统。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置，其特征在于：所述图像采集模块采用的摄像机为高速摄像机；所述数据传输模块采用光纤与智慧交通系统的服务器相连。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置，其特征在于：所述图像处理模块包括车辆检测模块、车辆跟踪模块、计算平均速度模块、车牌检测模块、文字识别模块，其中：

4.一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，其特征在于包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，其特征在于，步骤1具体过程为：搭设高速摄像机于高速公路卡门上，卡门的高度为h，调整高速摄像机的角度，使得高速摄像机视角下边缘与高度方向夹角为α，高速摄像机视角上边缘与下边缘夹角为β，在高速摄像机可视范围标注测速区域，测速区域的长度为l。

6.根据权利要求4所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，其特征在于，步骤2具体过程为：

7.根据权利要求4所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，其特征在于，步骤3具体过程为：

8.根据权利要求4所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，其特征在于，步骤4具体过程为：

9.根据权利要求4所述的基于深度学习与视频的高速公路车辆检测方法，其特征在于，步骤5具体过程为：

技术总结本发明公开了一种基于深度学习与视频的高速公路车辆检测装置及方法。装置包括图像采集模块、图像处理模块、数据传输模块。图像采集模块对高速公路上行驶的车辆进行连续的图像采集，并与图像处理模块相连；图像处理模块使用深度学习的方法对采集的图像进行处理；数据传输模块将处理结果上传到智慧交通系统；方法步骤为：首先在高速公路卡门上架设摄像机；通过摄像机对高速公路上行驶的车辆进行连续的图像采集；图像处理模块使用深度学习对采集的图像进行车辆检车、车辆跟踪、计算平均速度、车牌检测和文字识别；最后通过数据传输模块将图像处理模块得到的分析和处理结果上传到智慧交通系统。本发明能够高精度、高效率的完成高速公路车辆的检测。技术研发人员：王志华,牛振乾,郝家豪受保护的技术使用者：南京理工大学技术研发日：技术公布日：2024/5/12