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针对复杂环境下,通过车牌识别对嫌疑车辆追踪难以进行的问题,提出了一种基于改进的AlexNet深度学习网络的车辆颜色自动识别技术,从而缩小排查范围,实现对嫌疑车辆的追踪寻找,提升工作效率。该方法基于AlexNet网络的基础架构,使用Adam算法代替SGD算法作为优化函数,提升网络的收敛速度,引入批量归一化算法( Batch Normalization,BN),减少网络中间层的数据波动,提升算法的稳定性,同时保留第一个Dropout层,避免过拟合现象。该方法在Vehicle_Color_Recongnition Dataset数据集上进行实验,结果表明,该方法的车辆颜色识别准确率达到了 97.69%,该方法具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够为公共交通、公安视频侦查等工作提供帮助。 相似文献
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针对大部分视频的低清晰、多噪声点,降低了帧差分法检测车辆的准确性这一状况,提出了一种将帧差分和Q学习相结合的车辆检测方法。该方法首先将预处理过的相邻两帧做差分和二值化操作,然后引入Q学习的方法,从视频帧中探测出车辆的边界,并将边界围成一个四边形即为检测到的车辆。实验数据表明,该方法能够快速准确的检测出车辆,同时具有较强的应用性和适用性。 相似文献
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车牌识别网是物联网技术在公安交通管理中的一项具体应用。构建一体化的基于车辆身份识别、视频监控和信号控制联动的稽查报警机制能够提高公安交通智能化水平,快速识别、追踪和抓捕违法犯罪车辆,对提高公安机关打、防、管、控能力具有重要意义。 相似文献
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1公路车辆智能监控系统系统总体构成“公路车辆智能监控系统”简称卡口,是采用先进的光电技术、计算机、车辆检测和图像视频处理等技术,实时记录经过临近区域的每一辆机动车辆的基本信息,对车辆号牌自动识别和报警,并进行信息存储和处理,为处理交通违法、效能事故逃逸、盗抢机动车等案件的侦破提供重要信息和证据。技术标准是中华人民共和国公安部《公路车辆智能监测记录系统通用技术条件》(GA/T497-2004)。系统由车辆检测单元、辅助照明单元、摄像机单元、图像采集单元、图像处理和传输单元等组成。1·车辆检测单元该单元在系统中用于测… 相似文献
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吴启 《湖北警官学院学报》2014,(7):168-169
在道路交通事故处理与责任认定中,对交通事故车辆车速鉴定,已成为交通事故司法鉴定的重要内容之一。根据视频的帧速率、车辆的轴距,可以计算出车辆行驶的平均速度。该方法不必到事故现场实地测量,只需现场录像资料和行驶车辆的轴距信息,便可测定车速。 相似文献