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申请/专利权人：广东利通科技投资有限公司
摘要：本发明提出一种基于深度学习的车型识别方法和系统。其中，方法包括：应用yolov8检测算法，截取抓拍的图片的车辆框的位置，并对截取车辆框的位置的图片进行预处理；将预处理后的图片输入基于MAE算法的车型识别模型，得到图片的车型识别结果；如果所述图片的车型识别结果大于置信度阈值，则输出所述图片的车型识别结果；否则，使用所述视频流进行车型识别；连接视频流，根据编码值抽取连接后视频流中的关键帧；重复上述步骤对所述关键帧进行处理，得到视频流的车型识别结果；如果所述视频流的车型识别结果大于置信度阈值，则输出所述视频流的车型识别结果。本发明提出的方案能够降低生成和维护成本，并可实现持续升级改造。
主权项：1.一种基于深度学习的车型识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、获取车道摄像枪抓拍的车辆的图片以及视频流；步骤S2、应用yolov8检测算法，截取抓拍的图片的车辆框的位置；步骤S3、应用图片大小转换、图片中心裁剪和图片像素值标准化方法，对截取车辆框的位置的图片进行预处理；步骤S4、将预处理后的图片输入基于MAE算法的车型识别模型，得到图片的车型识别结果；步骤S5、如果所述图片的车型识别结果大于置信度阈值，则输出所述图片的车型识别结果；否则，使用所述视频流进行车型识别；步骤S6、连接视频流，根据编码值抽取连接后视频流中的关键帧；步骤S7、重复步骤S2～步骤S4对所述关键帧进行处理，得到视频流的车型识别结果；步骤S8、如果所述视频流的车型识别结果大于置信度阈值，则输出所述视频流的车型识别结果；否则，重复步骤S7和步骤S8处理下一段关键帧。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东利通科技投资有限公司 一种基于深度学习的车型识别方法和系统
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