申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2021-04-08

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113158852B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V40/16;G06V10/25;G06V20/62;G06V10/24;G06V10/26;G06V30/146;G06V30/148;G06V10/75;G06V30/19;G06V10/74;G08G1/017

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.08.10#实质审查的生效;2021.07.23#公开

摘要：一种基于人脸与非机动车协同识别的交通卡口监控系统，包括：图片采集模块，交通卡口监控摄像头采集违规人员正面和背面的图片，并传输到服务器；人脸识别模块，对正面图片进行人脸识别，生成一个候选人列表名单；非机动车识别模块，对背面图片进行非机动车车牌识别，得到一个车主的信息条目；协同识别模块，结合候选人列表名单和车主信息条目协同识别分析，得到最终名单并展示；人工审核模块，人工审核最终名单，确认违规人员身份信息。图片采集模块与交通卡口监控摄像头对接，人脸识别模块与人脸库数据连接，非机动车识别模块与非机动车信息库连接。本发明能对非机动车驾驶人，通过实时传输得到的抓拍图片，获得违规人员的信息，提高辨认效率。

主权项：1.一种基于人脸与非机动车协同识别的交通卡口监控系统，其特征在于：包括：图片采集模块，连接交通卡口监控摄像装置，并从中采集违规非机动车驾驶的正面和背面图片，传输到服务器中识别模块，将正面图片输出到人脸识别模块，将背面图片输出到非机动车识别模块；人脸识别模块，接收图片采集模块的正面图片，进行人脸检测，得到人脸特征编码，并与人脸库中的人脸编码进行匹配对比计算相似度生成一个候选列表名单，之后将候选人列表名单输出到协同识别模块；所述人脸识别模块包括：2.1人脸检测，将正面图片转化成RGB矩阵，使用CNN模型检测得到人脸位置，表示形式为location＝top,right,bottom,left，即为一个矩形方框；2.2人脸编码，根据人脸位置分析人脸特征，使用ResNet网络模型，得到一个128维特征向量的人脸特征编码；2.3编码匹配，人脸编码与人脸库中所有预先处理过的编码进行匹配，匹配计算使用的是欧氏距离，计算欧式距离的公式： 其中dij表示特征向量和间欧式距离，向量表示形式为和根据欧氏距离，计算相似度公式为函数公式： 其中simdij表示根据欧式距离dij得到的一个相似度，结果为一个百分数形式；2.4生成一个相似度降序排序的候选人名单；非机动车识别模块，接收图片采集模块的背面图片，进行非机动车车牌识别并检测车牌号得到对应登记的车主的信息条目，之后将车主信息条目输出到协同识别模块；协同识别模块，协调控制人脸识别模块和非机动识别模块，接收候选列表名单和车主信息条目进行协同识别分析，得到最终名单并输出到人工审核模块；人工审核模块，接收协同识别模块的最终名单，进行选择性的人工审核，确认违规人员身份信息，输出给应用程序；其中图片采集模块与交通卡口监控摄像头对接，人脸识别模块与人脸库数据连接，非机动车识别模块与非机动车信息库连接。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种基于人脸与非机动车协同识别的交通卡口监控系统

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