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基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法
被引量：
7
1
作者
陈朋
汤一平
+2 位作者
何霞
王辉
袁公萍
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期3079-3089,共11页
针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割...
针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割出车辆前脸部分图像,然后对疑似套牌车辆的车脸公脸部分(车辆的基本特征)的特征进行比对;在此基础上再对高仿套牌车辆的车脸私脸部分(车检标)的细微特征进行检测比对。这种分层次的、从车辆宏观特征到微观特征的视觉检测方法,具有检测速度快、鲁棒性高、泛化能力强、实施部署方便、检测精度高等优点。实验研究表明,在Vehicle ID数据集和杭州卡口数据集中分别取得了99.39%、99.22%的检测精度。
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关键词
车辆
假牌
套
牌
检测
多任务高速区域卷积神经网络
车辆
脸部特征
分层特征比对
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题名
基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法
被引量：
7
1
作者
陈朋
汤一平
何霞
王辉
袁公萍
机构
浙江工业大学信息工程学院
银江股份有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期3079-3089,共11页
基金
国家自然科学基金(61070134
61379078)项目资助
文摘
针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割出车辆前脸部分图像,然后对疑似套牌车辆的车脸公脸部分(车辆的基本特征)的特征进行比对;在此基础上再对高仿套牌车辆的车脸私脸部分(车检标)的细微特征进行检测比对。这种分层次的、从车辆宏观特征到微观特征的视觉检测方法,具有检测速度快、鲁棒性高、泛化能力强、实施部署方便、检测精度高等优点。实验研究表明,在Vehicle ID数据集和杭州卡口数据集中分别取得了99.39%、99.22%的检测精度。
关键词
车辆
假牌
套
牌
检测
多任务高速区域卷积神经网络
车辆
脸部特征
分层特征比对
Keywords
fake plate vehicles detection
muhitask faster region-based eonvolutional neural network （ Faster R-CNN）
vehicle facial features
hierarchical feature matching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH39 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法
陈朋
汤一平
何霞
王辉
袁公萍
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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