[发明专利]一种基于轻量化YOLOv3的车辆和车牌检测及长短焦融合测距方法

摘要

本发明公开了一种基于轻量化YOLOv3的车辆和车牌检测及长短焦融合测距方法，建立车辆和车牌数据集，设计并训练轻量化YOLOv3网络，车辆和车牌检测及长短焦融合测距。针对YOLOv3网络参数量大、计算时间长的问题，用轻量化网络替换主干网络，重新构建其余卷积层构架，保证检测精度的前提下极大提高了检测速度，有利于目标检测网络迁移至车载嵌入式单元。此外，在检测车辆和车牌的基础上，通过车牌尺寸固定的特征，基于车牌宽度计算车宽，进一步计算两车之间的距离。而长短焦融合测距方法，通过匹配融合长焦和短焦摄像头画面中的车辆位置和大小信息，并加入跟踪算法，实现对长距离范围内的车辆连续实时测距，不受摄像头跳动带来的影响，测距结果精度高、鲁棒性好。

主权项

1.一种基于轻量化YOLOv3的车辆和车牌检测及长短焦融合测距方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，建立车辆和车牌数据集S2，设计轻量化YOLOv3网络S3，训练轻量化YOLOv3网络S4，车辆和车牌检测及长短焦融合测距S4.1，短焦摄像头采集前方道路图像，利用轻量化YOLOv3网络检测前方道路图像中车辆和车牌；S4.2，跟踪前方车辆，如果车辆首次被跟踪，则执行S4.3，否则执行S4.6；S4.3，如果被跟踪的车辆像素宽度小于阈值，执行S4.4，否则执行S4.5；S4.4，长焦摄像头检测被跟踪车辆，寻找与车辆匹配的车牌，并计算实际车宽；S4.5，寻找与车辆匹配的车牌，计算实际车宽；S4.6，计算被跟踪车辆与自车的距离。