基于局部图像的高速公路车辆检测及多属性特征提取方法

摘要

本发明提供一种基于局部图像的高速公路车辆检测及多属性特征提取方法，涉及智能交通技术领域。视频采集终端实时读取高速公路监控视频并传输到边缘端，边缘端采用背景差分法对实时视频数据进行分析选取出关键帧；云端利用VOC2007数据集和高速公路采集的车辆图片训练YOLO_v3_tiny检测模型，边缘端加载训练好的YOLO_v3_tiny检测模型对选取的关键帧中的车辆边界框位置进行预测，进而获得车辆的局部图像，并传输到云端；云端利用带有多标签类型的训练集数据训练ResNet‑50残差神经网络模型，边缘端加载训练好的ResNet‑50残差神经网络模型，并将获取的车辆局部图像输入该神经网络模型实现车辆的多属性特征的提取；并将提取的车辆的多属性特征制成标签，上传至云端。