[发明专利]一种基于视频和雷达的车辆识别方法在审
申请号: | 201711446985.0 | 申请日: | 2017-12-27 |
公开(公告)号: | CN108154127A | 公开(公告)日: | 2018-06-12 |
发明(设计)人: | 饶晓春 | 申请(专利权)人: | 天津智芯视界科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人: | 杨慧玲 |
地址: | 300309 天津市东丽区东丽湖*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车辆识别 雷达 视频 神经网络分类器 车辆类型信息 特征区域提取 梯度直方图 波形信息 车辆定位 车牌定位 车牌识别 车牌信息 雷达波形 所属类型 特征区域 有效识别 识别率 视频帧 车标 算法 送入 场景 | ||
1.一种基于视频和雷达的车辆识别方法,其特征在于:具体包括如下步骤:
(1)将雷达波形文件和视频帧结合,获得雷达的波形信息以及车辆类型信息;
(2)根据车牌识别算法获得车牌信息,进行车辆定位和车牌定位识别,确定各待识别车辆的特征区域;
(3)对特征区域提取梯度直方图特征,送入神经网络分类器,确定车辆所属类型。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法,其特征在于:所述步骤(1)中,具体包括将一组雷达信号的256个点的数据,按照-127至+128的坐标依次用线段连接起来,做成该组信号的图像,然后将六张图像顺序排列叠加在视频帧的右上方背景区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法,其特征在于:所述步骤(2)中,在得到的图像上根据高斯模型建立背景,根据背景差和帧差进行车辆定位,生成车辆位置区域;在所述车辆位置区域内,根据车辆的纹理信息及颜色信息进行车牌定位识别,生成车牌位置区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法,其特征在于:所述步骤3中包括将获取到的车牌轮廓矩形图像提取出来,并且归一化为72x72的图像大小,构建直方图的参数bin为9,block为16,cells为4,在该图像上提取梯度直方图特征,根据已知的梯度直方图特征,构建神经网络分类器,神经网络分类器加载预训练模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于视频和雷达的车辆识别方法,其特征在于:所述步骤3还包括将训练结果根据位置信息进行加权计算,计算得到的分数最高者对应的车标类型为车牌识别结果。
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