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基于深度学习理论和压缩感知技术的车辆识别与跟踪研究

         

摘要

针对传统目标跟踪方法存在需手动框选目标、实时性不足、应用场景有限等缺点。文中提出了一种结合深度学习理论与压缩感知跟踪算法的车辆识别与跟踪方法。首先,采用Faster-RCNN网络训练车辆图片,实现对视频中车辆类型识别的目标。其次,将车辆识别结果传递给压缩感知跟踪器用于后续车辆的跟踪。最后,通过开展实验室和野外实验,以摄像机和无人机为拍摄手段验证了所提车辆识别与跟踪方法的可行性。同时,在车辆识别与跟踪的基础上,采用本团队统计的车辆类型与轴重区间映射关系,间接实现了对车辆区间荷载的识别与跟踪。

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