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申请/专利权人：南京信息技术研究院
摘要：本发明公开一种基于二阶目标检测和语义识别的货车归属识别方法，通过位置布置高清视频采集设备收集货车图片，手工标注车身贴标位置及具有标识性的问题，分别用于训练第二阶段目标检测模型和语义识别模型。在一阶目标检测阶段完成货车位置的确定，二阶目标检测阶段实现车身贴标的位置确定和类型识别，结合文字识别结果完成车身贴标类型的最终确定，依据贴标类型判定车辆归属，给出是否本单位车辆的判别结果。整体流程由采集端、网络模块及推理端协作完成，可实现无人监测，有效降低了对人工的依赖度。
主权项：1.一种基于二阶目标检测和语义识别的货车归属识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：在车辆出入口和货车停车区域位置部署网路摄像头，并确保网络摄像头正对货车两侧，各网络摄像头通过网络模块与监控中心的神经网络推理服务器连接，神经网络推理服务器将推理结果推送至网路监视器；步骤2：通过网络摄像头采集货车车身两侧图片，经人工筛选后，手工标注车身贴标的位置及类型，依据贴标位置裁剪贴标图片，并标注贴标主要内容，按一定比例制作训练集和测试集；步骤3：利用标注车身贴标位置的数据集来训练二阶PP-yolo目标检测模型；使用依据贴标位置裁剪得到的图片和内容标注来训练文字识别神经网络SEED；步骤4：一阶目标检测利用公开的PP-yolo物体识别模型确定货车位置，二阶目标检测在货车位置内使用自训练好的二阶PP-yolo目标检测模型检测贴标位置及类型，并使用训练好的文字识别神经网络SEED识别车标内容；按一定比例组合PP-yolo输出的车标类型和SEED文字识别内容，确定车身贴标类型，进而确定车辆归属；将一阶目标检测确定的货车位置及车辆归属表述在实时视频上，推送至网络监视器显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息技术研究院 基于二阶目标检测和语义识别的货车归属识别方法
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