[发明专利]一种基于深度学习的厢式货车厢门状态识别方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的厢式货车厢门状态识别方法，将同步采集的侧视、侧后视和俯视多视角图像融合为输入到深度学习网络的图像样本，对yolo‑v3‑tiny网络结构进行改进，补充卷积层增加特征提取深度并在输出层之前增加一个特征共享层来实现厢门状态的投票判决，多视角厢门区域特征图谱融合及共享层多特征投票判决的互相配合，提高了网络对厢门状态识别的鲁棒性和准确性。本发明实现了对货车厢门状态的自动识别，能有效预防运输中因厢门打开而造成的隐患，提高了物流运输管理水平。通过在同一网络中实现车牌区、车型的识别，减少了识别网络的个数、提高了识别的效率；又通过对训练样本图像中厢门区域的自动初步框选，节省了标注工作量。