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申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明涉及一种基于交互式平台DSW的车辆识别方法，特别是利用Yolov10模型在智能交通系统中进行高效的车辆检测和分类。传统的车辆识别方法常受限于准确性和实时性，而本发明通过结合深度学习模型Yolov10和交互式平台DSW，提供了一种新的解决方案。本方法首先在交通场景中部署多个传感器，如摄像头、激光雷达等，实时采集多模态数据，包括视频流和激光点云。接下来，利用预先训练的Yolov10模型对采集到的视频流进行实时车辆检测和分类，生成车辆位置和类型的信息。然后，将Yolov10输出的结果与其他传感器采集的数据进行融合，如红外图像，以提升识别的准确性和鲁棒性。最后，通过交互式平台DSW将识别结果实时反馈至交通管理系统，支持实时交通监控和管理决策。本发明的优点在于，通过Yolov10高效的目标检测能力和交互式平台DSW的数据集成和反馈机制，实现了在复杂交通环境中的高精度车辆识别和实时监控。

主权项：1.一种基于YOLO对车辆的监测方法，其特征在于，包括一下步骤：步骤1、传感器部署与数据采集1传感器部署：在交通场景中，布置多个传感器，包括摄像头和激光雷达。这些传感器可以安装在道路旁、路口、交通信号灯杆等位置，以覆盖广泛的交通区域。摄像头用于捕捉实时的视频流，记录车辆的运动状态、车牌号等视觉信息。激光雷达用于生成精确的三维点云数据，可以帮助测量车辆的位置、距离、速度等物理特性。2多模态数据采集：摄像头和激光雷达同时工作，采集交通场景中的多模态数据，包括视频流和三维点云数据。通过网络或有线连接，实时将采集到的数据传输到交互式平台DSW进行处理。步骤2、使用Yolov10模型进行车辆检测和分类1数据预处理：交互式平台DSW接收到视频流后，对图像进行预处理，如缩放、归一化等操作，以确保图像适配Yolov10模型的输入要求。2车辆检测与分类：将预处理后的图像输入预先训练好的Yolov10模型。Yolov10模型利用其深度神经网络架构，对图像中的车辆进行实时检测和分类。模型输出每个检测到的车辆的位置边界框坐标和类型如轿车、卡车、公交车等。步骤3、数据融合1融合算法设计：设计数据融合算法，将Yolov10模型输出的车辆位置和类型信息与激光雷达采集的三维点云数据进行对齐与关联。利用传感器数据的时间戳和空间坐标系，将摄像头和激光雷达的数据融合在一起，形成更准确和全面的车辆识别结果。2融合过程：对于每个检测到的车辆，通过匹配位置和时间信息，将视频流中的二维检测结果与点云数据中的三维信息进行融合。结合两种传感器的数据，提高车辆检测的精度和可靠性。例如，可以利用激光雷达的数据纠正摄像头检测中的误差，或者在遮挡情况下仍能准确识别车辆。步骤4、实时反馈至交通管理系统1结果传输：交互式平台DSW处理并融合数据后，将最终的车辆识别结果包括车辆的位置、类型等信息打包成标准格式的数据包。通过网络将这些数据实时传输至交通管理系统。2实时反馈：交通管理系统接收到车辆识别数据后，可以用于多种应用，如交通流量监控、违规行为检测、自动化交通信号控制等。系统可实时显示车辆的检测结果，供交通管理人员参考和决策。通过上述详细步骤，利用Yolov10模型和多模态传感器数据融合技术，实现了高效、准确的车辆识别，并通过交互式平台DSW实时反馈至交通管理系统，提升了交通管理的智能化水平。

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百度查询： 中国计量大学 一种基于交互式平台（DSW）的车辆识别方法