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一种基于无人机机载平台的车型识别方法

专利类型:发明专利 

语 言:中文 

申 请 号:CN201610367558.2 

申 请 日:20160530 

发 明 人:尹宏鹏柴毅李天柱陈波王唯 

申 请 人:重庆大学 

申请人地址:400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日:20161109 

公 开 号:CN106096504A 

代 理 人: 

代理机构: 

摘  要:本发明公开了一种基于无人机机载平台的车型识别方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:调整无人机对地高度到适合车型识别的位置;S2:离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本,分别利用卷积神经网络(CNN)特征提取,进行支持向量机(SVM)训练,得到用于在线车型识别的SVM分类器模型。S3:利用红外线摄像机进行红外线摄像,获取视频图像信号;S4:对所摄取红外图像序列进行滑动窗口采样,利用卷积神经网络(CNN)提取出车型特征,将该特征送入S2中得到的分类器模型中进行分类。本方法采用红外摄像机能在白天、夜晚以及天气条件恶劣、能见度较低的情况下完成车型识别。同时,本方法可以动态选取检测区域,增加了检测系统的灵活性。 

主 权 项:一种基于无人机机载平台的车型识别方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:利用GPS定位技术获取无人机对地高度H,并判断当前高度是否可进行车型识别,若是则进行车辆车型识别,若否则对无人机空间位置进行调整;S2:离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本,分别利用卷积神经网络(CNN)提取其特征,进行支持向量机(SVM)分类器训练,得到用于在线车辆检测的SVM分类器模型。S3:利用红外线摄像机进行红外线摄像,获取视频图像信号;S4:对所摄取红外图像序列在不同尺度的滑动窗口下进行采样,利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,将得到特征送入步骤二中得到的分类器模型中,对车辆类型进行分类,最后输出三种车型:小车、货车、客车。 

关 键 词: 

法律状态:生效 

IPC专利分类号:G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I