[发明专利]一种车辆长度计算方法、装置、系统及计算机设备在审

专利信息
申请号: 201811257471.5 申请日: 2018-10-26
公开(公告)号: CN109472301A 公开(公告)日: 2019-03-15
发明(设计)人: 刘琼;邱振鲁;陈龙;韩彩亮 申请(专利权)人: 上海新增鼎数据科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G01B11/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 200135 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 标注 数据集 构建 智能交通领域 计算机设备 长度计算 车长信息 权重 调用 预处理 长度信息 基础数据 模型参数 模型识别 数据集中 图片数据 物流分析 智能驾驶 归类 匹配 图片 应用 交通
【权利要求书】:

1.一种车辆长度计算方法,其特征在于,所述方法包括:

构建图片数据集;

调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注,将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中,保证每一个原图片都有对应的标注文件,从而构建出标注数据集;

获取所述标注数据集的格式,更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应,利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练,训练结束之后,获得适用于应用环境的权重文件;

调用所述权重文件,利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理,在所述需要识别的图片中标记车辆的位置,初步判断车辆的长度类型;

依据网络上公布的车辆信息以及所述图片数据应用场景中出现的车辆类型构建车长信息表,将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配,从而获取车辆的长度信息。

2.如权利要求1所述的一种车辆长度计算方法,其特征在于,所述构建图片数据集包括以下步骤:

获取所述方法应用场景的现场图片作为数据集主体;

从网络上获取与所述现场图片相近的图片作为所述数据集的补充;

将所述数据集的所有图片按照预设比例划分为训练集与测试集。

3.如权利要求1所述的一种车辆长度计算方法,其特征在于,所述获取所述标注数据集的格式,更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应,利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练,训练结束之后,获得适用于应用环境的权重文件,包括以下步骤:

获取所述标注数据集的格式;

将所述标注数据集的格式传送给GPU服务器,所述GPU服务器更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应,并对所述标注数据集进行训练;

获取所述GPU服务器训练得到的适用于应用环境的权重文件。

4.一种车辆长度计算装置,所述装置包括:

数据集构建模块,用于构建图片数据集;

标注模块,用于调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注,将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中,保证每一个原图片都有对应的标注文件,从而构建出标注数据集;

训练模块,用于获取所述标注数据集的格式,更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应,利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练,训练结束之后,获得适用于应用环境的权重文件;

预处理模块,用于调用所述权重文件,利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理,在所述需要识别的图片中标记车辆的位置,初步判断车辆的长度类型;

匹配模块,用于依据网络上公布的车辆信息以及所述图片数据应用场景中出现的车辆类型构建车长信息表,将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配,从而获取车辆的长度信息。

5.如权利要求4所述的一种车辆长度计算装置,其特征在于,所述数据集构建模块包括:

数据集主体单元,用于获取所述方法应用场景的现场图片作为数据集主体;

数据集补充单元,用于从网络上获取与所述现场图片相近的图片作为所述数据集的补充;

数据集划分单元,用于将所述数据集的所有图片按照预设比例划分为训练集与测试集。

6.如权利要求4所述的一种车辆长度计算装置,其特征在于,所述训练模块包括:

标注格式获取单元,用于获取所述标注数据集的格式;

训练单元,用于将所述标注数据集的格式传送给GPU服务器,所述GPU服务器更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应,并对所述标注数据集进行训练;

权重文件获取单元,用于获取所述GPU服务器训练得到的适用于应用环境的权重文件。

7.一种车辆长度计算系统,其特征在于,所述系统包括:

如权利要求4-6任一项所述的车辆长度计算装置;以及

与所述车辆长度计算装置相连的图像获取装置,用于获取应用场景的现场图片。

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