一種融合深度學(xué)習(xí)與背景差法的平安城市車流統(tǒng)計(jì)方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201710801432.6 申請日 -
公開（公告）號 CN108074244A 公開（公告）日 2021-05-25
申請公布號 CN108074244A 申請公布日 2021-05-25
分類號 G06T7/11;G06T7/194;G06T7/246;G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 厲紫陽;沈徐蘭;馮盧夢;周紅晶 申請（專利權(quán)）人 海峽創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 杭州君度專利代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 朱月芬
地址 310027 浙江省杭州市延安路511號元通大廈1119室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種融合深度學(xué)習(xí)與背景差法的平安城市車流統(tǒng)計(jì)方法。本發(fā)明針對紅外檢測、地感應(yīng)線圈檢測、超聲波檢測等方法的缺陷，先使用背景差法獲取圖像內(nèi)目標(biāo)，交由深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練分類。通過CNN和GAN網(wǎng)絡(luò)對待識別目標(biāo)進(jìn)行分類，針對分類結(jié)果動態(tài)設(shè)置判定軸和識別區(qū)域，對車輛進(jìn)行識別計(jì)數(shù)。本發(fā)明在多種環(huán)境中有比較高的統(tǒng)計(jì)精度，適應(yīng)訓(xùn)練樣本不豐富的情況下的模型訓(xùn)練，能夠更加準(zhǔn)確的提取數(shù)據(jù)特征，從而提高模型的分類準(zhǔn)確性。