[发明专利]基于多目标跟踪与深度学习的路边停车管理系统及方法在审
| 申请号： | 201711143378.7 | 申请日： | 2017-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN107945566A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 张慧;王剑飞 | 申请（专利权）人： | 张慧 |
| 主分类号： | G08G1/14 | 分类号： | G08G1/14;G08G1/017;G07B15/02 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 730000 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于多目标跟踪与深度学习的路边停车智能管理系统，包括服务器端，所述服务器端包括数据采集模块，通过采用多路摄像头采集车辆以及路边停车位边界的各个方位的视频和/或图像数据；网络传输模块，用于将采集到的机动车视频和/或图像数据上传至后台计算模块；以及后台计算模块，通过多路摄像头与多个车位之间的关联实现停车车辆信息的处理，包括深度学习模型训练子模块以及车辆行为判断子模块。本公开具有适应性强、安装使用方便、价格便宜、抗电磁干扰能力强等优点，并具有良好的实时性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 跟踪 深度 学习 路边 停车 管理 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多目标跟踪与深度学习的路边停车智能管理系统，包括：服务器端，所述服务器端包括：数据采集模块，通过采用多路摄像头采集车辆以及路边停车位边界的各个方位的视频和/或图像数据；网络传输模块，用于将采集到的机动车视频和/或图像数据上传至后台计算模块；以及后台计算模块，通过多路摄像头与多个车位之间的关联实现停车车辆信息的处理，包括：深度学习模型训练子模块，通过所述多路摄像头预先对不同品牌、型号机动车各个方位的图像数据，停车路段、停车位的区域视频和/或图像数据，以及用于异常行为判断的视频和/或图像数据进行深度学习训练，训练后生成深度神经网络模型；以及车辆行为判断子模块，根据训练后生成的深度神经网络模型判断车辆行为。
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