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申请/专利权人：安徽信息工程学院
摘要：本发明公开了一种停车场内车辆跟踪识别方法，涉及停车场车辆跟踪识别技术领域，包括以下步骤：采集进入停车场内车辆信息并将车辆信息制作成车辆样本数据集；构建改进的YOLOv5s网络模型，先将注意力模块CBAM融合在Backbone主干网络之后，Neck网络的特征融合之前，然后使用Soft‑NMS替换NMS，利用样本数据集对改进的YOLOv5s网络模型进行训练；利用训练好的车辆检测模型对车辆进行实时检测，得到停车场内车辆位置信息和目标车辆框；根据停车场内车辆位置信息和目标车辆框，利用StrongSORT算法对车辆位置信息进行实时跟踪。本发明使用基于深度学习的多目标跟踪算法，实现对停车场内车辆的跟踪识别，可有效降低停车管理的难度，实现对不同类型车辆的有序停放。
主权项：1.一种停车场内车辆跟踪识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1采集进入停车场内车辆信息并将车辆信息制作成车辆样本数据集；2构建改进的YOLOv5s网络模型，先将注意力模块CBAM融合在Backbone主干网络之后，Neck网络的特征融合之前，然后使用Soft-NMS替换NMS，利用样本数据集对改进的YOLOv5s网络模型进行训练，得到训练好的车辆检测模型；通过低照度图像的亮度与对比度增强融合，强化细节信息；增强图像的细节信息和噪声干扰；3利用训练好的车辆检测模型对车辆进行实时检测，得到停车场内车辆位置信息和目标车辆框；4根据停车场内车辆位置信息和目标车辆框，利用StrongSORT算法对车辆位置信息进行实时跟踪，可实时跟踪多个车辆，跟踪目标车辆被部分遮挡不会造成跟踪目标车辆丢失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽信息工程学院 一种停车场内车辆跟踪识别方法
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