摘要
本发明提出了一种基于门架相机的车辆动态称重及多参量检测方法及系统,属于动态称重领域,包括:S1、构建并训练实时交通检测网络,所述实时交通检测网络包括特征提取模块和特征融合模块,其中特征融合模块为双向多尺度;S2、获取监测道路上门架相机拍摄的车辆行驶实时视频,将车辆行驶实时视频输入至交通检测网络,得到车辆的特征信息;S3、在监测道路上安装车辆动态称重系统,利用车辆动态称重系统获取车辆的称重信号,得到车辆的重量信息;S4、使用动态时间规整算法对车辆的特征信息和车辆的重量信息进行匹配,得到车辆的重量和参量信息。本申请使用动态时间规整算法将车辆的特征信息和车辆的重量信息进行匹配,实现了车辆重量与其他参量的自动对应以及车辆信息的综合利用,提高了检测的准确性和可靠性。
技术关键词
实时交通检测
特征提取单元
车辆动态称重系统
动态时间规整算法
多尺度特征
实时视频
门架
相机
序列
输出特征
训练集数据
视频帧
特征提取模块
图像
联合损失函数
网络
坐标
单目深度估计
系统为您推荐了相关专利信息
视频帧
标注功能
深度估计技术
原位
单目深度估计
波束控制优化方法
可编程超表面
量化误差
协方差矩阵
DTW算法
多尺度特征提取
应变采集装置
智能控制模型
高维特征向量
滑动装置
花生产量
智能预测系统
图像分析
智能预测方法
多模态特征融合