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新车型识别方法及其在套牌车辆鉴别中的应用
被引量：
6
1
作者
王枚
王国宏
+1 位作者
于元港
谢洪森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第17期211-214,共4页
提出一种用于判决车辆类型的车灯定位识别方法,可解决套牌车辆鉴别问题。在车牌和车标识别基础上,以车牌中心点为准,选取相对完整的单个车灯,从靠近车标一方开始,截取车灯垂直幅值倍数的水平宽度作为有效区域,然后对其进行大小和方向归...
提出一种用于判决车辆类型的车灯定位识别方法,可解决套牌车辆鉴别问题。在车牌和车标识别基础上,以车牌中心点为准,选取相对完整的单个车灯,从靠近车标一方开始,截取车灯垂直幅值倍数的水平宽度作为有效区域,然后对其进行大小和方向归一化处理;接着使用图像的不变矩距离分类器在车标确定的车系中进行车灯识别,根据车灯识别结果确定车辆具体车型;最后结合车型识别结果和牌照信息在车辆信息库中比对,判断是否为套牌车辆。经交通卡口获取的实测图像进行测试结果表明,车型识别准确度为95.5%。
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关键词
车灯定位识别
车型识别
归一化
套牌车辆
不变矩
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职称材料
基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法
被引量：
7
2
作者
陈朋
汤一平
+2 位作者
何霞
王辉
袁公萍
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期3079-3089,共11页
针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割...
针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割出车辆前脸部分图像,然后对疑似套牌车辆的车脸公脸部分(车辆的基本特征)的特征进行比对;在此基础上再对高仿套牌车辆的车脸私脸部分(车检标)的细微特征进行检测比对。这种分层次的、从车辆宏观特征到微观特征的视觉检测方法,具有检测速度快、鲁棒性高、泛化能力强、实施部署方便、检测精度高等优点。实验研究表明,在Vehicle ID数据集和杭州卡口数据集中分别取得了99.39%、99.22%的检测精度。
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关键词
车辆
假
牌
套
牌
检测
多任务高速区域卷积神经网络
车辆
脸部特征
分层特征比对
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职称材料
题名
新车型识别方法及其在套牌车辆鉴别中的应用
被引量：
6
1
作者
王枚
王国宏
于元港
谢洪森
机构
海军航空工程学院电子信息工程系
烟台职业学院图像处理与模式识别研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第17期211-214,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60541001)
全国优秀博士学位论文作者专项基金项目(No.200443)
“泰山学者”建设工程专项经费和山东省高校优秀青年教师国内访问学者资金资助~~
文摘
提出一种用于判决车辆类型的车灯定位识别方法,可解决套牌车辆鉴别问题。在车牌和车标识别基础上,以车牌中心点为准,选取相对完整的单个车灯,从靠近车标一方开始,截取车灯垂直幅值倍数的水平宽度作为有效区域,然后对其进行大小和方向归一化处理;接着使用图像的不变矩距离分类器在车标确定的车系中进行车灯识别,根据车灯识别结果确定车辆具体车型;最后结合车型识别结果和牌照信息在车辆信息库中比对,判断是否为套牌车辆。经交通卡口获取的实测图像进行测试结果表明,车型识别准确度为95.5%。
关键词
车灯定位识别
车型识别
归一化
套牌车辆
不变矩
Keywords
vehicle-light location and recognition
vehicle-type recognition
normalization
set of sign vehicle
invariant moment minimum
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法
被引量：
7
2
作者
陈朋
汤一平
何霞
王辉
袁公萍
机构
浙江工业大学信息工程学院
银江股份有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期3079-3089,共11页
基金
国家自然科学基金(61070134
61379078)项目资助
文摘
针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割出车辆前脸部分图像,然后对疑似套牌车辆的车脸公脸部分(车辆的基本特征)的特征进行比对;在此基础上再对高仿套牌车辆的车脸私脸部分(车检标)的细微特征进行检测比对。这种分层次的、从车辆宏观特征到微观特征的视觉检测方法,具有检测速度快、鲁棒性高、泛化能力强、实施部署方便、检测精度高等优点。实验研究表明,在Vehicle ID数据集和杭州卡口数据集中分别取得了99.39%、99.22%的检测精度。
关键词
车辆
假
牌
套
牌
检测
多任务高速区域卷积神经网络
车辆
脸部特征
分层特征比对
Keywords
fake plate vehicles detection
muhitask faster region-based eonvolutional neural network （ Faster R-CNN）
vehicle facial features
hierarchical feature matching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH39 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新车型识别方法及其在套牌车辆鉴别中的应用
王枚
王国宏
于元港
谢洪森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法
陈朋
汤一平
何霞
王辉
袁公萍
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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职称材料
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