申请/专利权人：湘潭大学

申请日：2022-09-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115641555B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V20/62;G06V10/75;G06V10/82;G08G1/017

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.02.14#实质审查的生效;2023.01.24#公开

摘要：本发明涉及交通工程与人工智能技术领域，公开了一种货车超载超限预警方法。该方法是基于AI视觉技术识别货车及货物的类型和尺寸，进一步计算车重实现车流超载预警，其中运用计算机视觉技术结合深度学习框架提高货物类型识别精度。该方法包括以下模块：常见货物图像数据库模块、车流图像采集模块、车型分类及车牌号识别模块、货物特征提取模块、货物图像识别模块、车辆信息提取模块、车辆参数输出模块、货物体积计算模块、货物重量计算模块、超载超限对比模块、报警模块。其中车流图像采集模块通过多个摄像机实现，报警模块通过报警器和电子显示屏实现，其余模块置于中心处理器中并对车流图像进行识别、分类、计算、查询、对比、分析，将分析结果传入报警模块进行交通管制，最终实现智能化、实时化、低成本、高效率、低干扰的超载超限预警效果。所述预警方法通过所述各模块联合实现。

主权项：1.一种基于AI视觉的货车超载超限预警方法，其特征在于，所述基于AI视觉的货车超载超限预警方法包括以下流程：步骤1，收集常见货车载货重物图像数据形成图像识别系统训练集，并对这些货物图像进行对应的名称和密度标签，根据训练集特征对其训练形成货物图像识别模型；步骤2，多个摄像机采集车流图像，对所述车流图像先进行车流车型分类，再对分类为货车的车厢进行识别，判断车厢是否封闭，车厢封闭货车根据电子显示屏提示进入指定称重区域检测，对车厢不封闭货车进行识别是否空载，若为空载将正常行驶，若为载货则进行车牌号识别，并将识别到的车牌号与车型信息库匹配；步骤3，将所述车厢内货物图像，输入到基于计算机视觉技术结合深度学习框架搭建好的高精度货物图像识别模型中，对车厢内货物图像进行识别，最后输出识别的结果包括货物名称和密度ρ；步骤4，将所述识别的车牌号与车型信息库匹配获取货车以下信息：货车超载限值、货车所载货物宽度限值、货车所载货物高度限值、货车自重、车厢实际宽度、车厢实际长度、车厢实际高度、对提取货车超载限值标签为M、货物宽度限值标签为B、货物高度限值标签为H、货车自重标签为m1、车厢实际宽度标签为W、车厢实际长度标签为A；步骤5，将所述车厢实际宽度W和车厢实际长度A输入到货物特征提取模块，对所述车厢内货物图像基于多目视觉技术进行尺寸测量或尺寸测量和数量统计，根据测量的货物尺寸或根据测量的货物尺寸和数量计算货物体积，并将货物体积标签为v，再输入到货物重量计算与输出模块；步骤6，所述货物重量计算与输出模块中的输出结果包括货物名称、密度和货物体积，通过计算可得到货物总重，并将货物总重标签为m输出；步骤7，将所述货物体积v、货物总重m、货车超载限值M、货物宽度限值B、货物高度限值H、货车自重m1输入到定义有桥梁最大承载重量Q的超载超限对比模块进行对比分析，并将分析结果输入到报警模块中，报警模块根据对比结果进行报警与结果显示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湘潭大学 一种基于AI视觉的货车超载超限预警方法

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