基于改进型目标重识别算法的高速公路车辆轨迹还原
Highway vehicle trajectory restoration based on improved object re-identification algorithm
1. 四川铁投信息技术产业投资有限公司, 成都 610041
2. 四川广润投资发展集团有限公司, 成都 610074
3. 成都通甲优博科技有限责任公司, 成都 610000
摘要
针对高速公路场景下难以实现车辆轨迹精准还原的问题，提出以新近大规模建设的ETC门架系统作为检测载体，将车牌识别与车辆重识别（ReID）技术结合实现更好的轨迹还原效果。高速公路车辆目标多、速度快，常用目标检测算法难以满足属性检测与重识别要求的情况下，对多目标检测与重识别的FairMOT算法结构作出改进，添加多个并行头输出，对车牌、车辆颜色、类型、品牌及重识别等特征同时训练，输出车辆多标签属性；制作数据集并开发一套数据标注工具以满足多目标、多标签及重识别标注需求。实验表明，车牌识别准确率达到97.32%，车辆重识别rank-1为86.94%。采用车牌识别与ReID相结合的方式，车辆轨迹还原准确率超过85%，与ReID及车牌识别单独使用相比分别提高了14.8%与9.89%。该方法以27.5 fps的推理速度在高速公路车辆轨迹还原实践中取得了较好效果，也为智能算法在高速公路领域深化应用提供了实践基础。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0143
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3382-3386
文章编号: 1001-3695(2021)11-031-3382-05
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
李嘉, 周湖伟, 周正, 等. 基于改进型目标重识别算法的高速公路车辆轨迹还原 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3382-3386. (Li Jia, Zhou Huwei, Zhou Zheng, et al. Highway vehicle trajectory restoration based on improved object re-identification algorithm [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3382-3386. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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