基于卷积神经网络的违章停车事件检测

摘要

针对城市中大量的违章停车事件设计一种快速准确的检测算法,实现对车辆违章停车行为的实时预警。利用一种改进的卷积神经网络(CNN)快速学习车辆特征,并能直接预测视频帧中目标车辆的位置和所属类别,然后通过弱特征跟踪判断目标车辆在禁停区域是否有违章停车行为。实验结果表明,该方法对违章停车行为的检测准确率为93.92%,速度>20fps,具有很强的适应性,适用于真实视频监控下智慧城管系统精确实时的要求。