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申请/专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司

摘要：本发明公开了一种道路卡口车辆位置检测方法，涉及安检技术领域，技术方案为，通过位于车辆侧部的摄像头对车辆视频进行采集；对采集的视频抽帧获得车辆侧面图片，并对图片做统一化处理；使用车辆侧面识别模型通过获取的图片识别车辆位置；使用车辆位置分类模型分类车辆位置状态。本发明的有益效果是：本方案通过结合车辆侧面识别模型和车辆位置分类模型，对于道路卡口处的车辆位置检测更为准确、核验任务的自动化程度更高。并且在各种场景下，都能较精准的发现车辆离开，更好的容错性。结合现有的车辆核验区域为其分配核验任务提供更好的触发机制。

主权项：1.一种道路卡口车辆位置检测方法，其特征在于，S1、通过位于车辆侧部的摄像头对车辆视频进行采集；S2、对S1采集的视频抽帧获得车辆侧面图片，并对图片做统一化处理；S3、使用车辆侧面识别模型通过S2获取的图片识别车辆位置；S4、使用车辆位置分类模型分类车辆位置状态；其中，所述S4中的车辆位置分类模型的训练方法为，S41、对车辆位置五元组进行计算，标记车辆当前位置为“车辆进入、车辆落位、临界位置、车辆离开、无效车辆”5种状态标签；所述五元组表示left、top、width、height、confidence，分别为车辆矩形框在画面中左边x坐标、上边y坐标、宽度、高度和置信度；S42、根据经验制定初步规则模型，用于根据车辆的五元组计算状态标签；S43、使用规则模型对采样得到的车辆图片进行预标注；S44、将计算好的状态标签和车辆五元组绘制到样本图片；S45、对预标注样本进行人工审核和标注；S46、使用5层的神经网络分类模型进行训练；S47、评估模型准确率；S48、重复步骤S43-S47，最终得到理想的车辆位置分类模型；其中，所述S42中的规则模型包括：无效车辆：包括条件，bottom0.7；或left0.9且height0.2；或0.8left0.9且height0.3；或left0.8且height0.4；当满足上述任一条件之一，则判定为车辆无效；车辆进入：当满足left0.3且right0.9时，则判定为车辆进入；车辆离开：当满足left0.05且width0.6时，则判定为车辆离开；车辆落位：当满足left0.3且right0.75且width0.6时，则判定为车辆落位；临界车辆：以上条件均不满足时，则判定为临界车辆；其中bottom＝top+height；right＝left+width，以上取值均为坐标在图片中的相对比例。

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