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公开(公告)号:CN109214345B
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN201811081366.0
申请日:2018-09-17
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/54
Abstract: 本发明提供了基于相似度比对查找换牌车辆的行驶轨迹的方法,其可以不受车牌更换的影响,提取涉牌违法的嫌疑车辆的疑似号牌轨迹,以便监管部门进行后续工作,降低了监管部门在监管工作中投入的人力物力。其包括S1:通过特征智能识别技术,识别车辆的特征信息并存储;S2:认定嫌疑涉牌违法车辆;S3:获取所有的嫌疑涉牌违法车辆数据的集合;S4:获取指定范围内的指定时间段内的所有候选车辆的特征集合;S5:使用某一辆嫌疑涉牌违法车辆的车辆特征,与候选车辆的车辆特征进行相似度计算;S6:遍历所有的嫌疑涉牌违法车辆,使其都参与过步骤S5中的相似度计算,则得到嫌疑车辆集合;S7:通过人工审核嫌疑车辆集合中的数据以进行后续工作。
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公开(公告)号:CN112528881B
公开(公告)日:2022-05-24
申请号:CN202011482423.3
申请日:2020-12-16
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/54 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域,具体公开了一种公路场景识别中抑制过拟合的训练方法,包括:获取一训练样本集和一过拟合检测样本集;对训练样本集进行训练,得到一初始识别模型;利用过拟合检测样本集对训练样本集的初始识别模型进行准确率检测,其中,按照过拟合检测样本集的场景类别,通过初始识别模型计算过拟合检测样本集的各个场景整体的分割精度;依据过拟合检测样本集的各类场景整体的分割精度,自动调整各类场景下训练样本的损失权重。本发明可以在训练阶段按照验证精度交并比为不同场景的训练样本分配不同的样本损失权重,从而有效解决样本优化的不均衡性,最终遏制过拟合问题。
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公开(公告)号:CN107742425B
公开(公告)日:2021-02-12
申请号:CN201710903579.6
申请日:2017-09-29
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于道路监控视频的异常路况快速发现方法,对于监控视频,该方法包括两个指标:正常路况差异范围指标和正常路况运动区域差异频率指标;当根据监控的实时路况计算的差异度矩阵位于正常路况差异范围之外即认为路况异常;当根据监控的实时路况计算的运动区域差异频率超出正常路况运动区域差异频率范围,即认为路况异常。本发明能够快速实时地从监控视频中发现异常路况,计算量小,适合前端嵌入设备与大规模并行计算。
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