公司网站工程案例怎么做,深圳市多语言网站建设公司,美橙建站怎么样,表白网址在线制作DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法#xff0c;它可以对车辆和行人进行跟踪计数#xff0c;并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征#xff0c;并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。
DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出…DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法它可以对车辆和行人进行跟踪计数并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。
DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人然后使用卷积神经网络CNN来提取物体的特征。接着该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的物体。最后DeepSORT算法使用卡尔曼滤波器来预测物体的位置和速度并更新跟踪器状态。
除了可以进行目标跟踪计数外DeepSORT算法还可以用于道路违规检测。例如该算法可以检测车辆是否违规超速或跨越道路中心线等。此外DeepSORT算法还可以应用于视频监控、智能交通和自动驾驶等领域。
总之DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的高效算法它可以用于车辆和行人的跟踪计数并且可以检测道路违规行为。在未来该算法将会在各种领域中有广泛的应用价值。
特征提取
此处面对的场景是是交通摄像头下的马路场景数据格式为视频流或者视频所以我们要提取视频的第一帧作为背景来进行车道线的标定,运行extra.py文件即可提取第一帧背景图片。 车道线和斑马线 根据第一步提取的场景背景图片进行道路信息的标定并返回道路信息的相关参数。 标定的方式是运行车道线标定文件即可。 先鼠标在背景图片上从左至右依次点击红色的两边的车道线实线然后鼠标再依次在背景图片点击斑马线绿色框的从左至右四个顶点。这样就可以将斑马线和车道线的位置信息进行提取了项目目录下会生成如上图标记好了的输出图片如上。
车牌识别 车牌号使用车牌号的识别是从车辆出现在画面的第一帧开始一直到车辆消失在画面中。我们并不能事先确定在哪一帧对车牌的识别效果最好。因此我们在车辆出现的第一帧就将它的id和车牌信息传入字典chepaixinxi保存起来。如果当前帧比之前的识别效果都好(置信度高)我们就用它替换之前的车牌信息。另一方面为了节省计算资源只要是该车在某一帧的车牌置信度高于0.9我们就不再将其传入车牌识别模块运行LPR.py即可提取车牌信息提取效果如下图所示 import cv2
import numpy as np
import math 输入图像归一化 def stretch(img):max float(img.max())min float(img.min())for i in range(img.shape[0]):for j in range(img.shape[1]):img[i, j] (255 / (max - min)) * img[i, j] - (255 * min) / (max - min)return imgdef dobinaryzation(img):max float(img.max())min float(img.min())x max - ((max - min) / 2)ret, thresholdimg cv2.threshold(img, x, 255, cv2.THRESH_BINARY)return thresholdimgdef find_retangle(contour):y, x [], []for p in contour:y.append(p[0][0])x.append(p[0][1])return [min(y), min(x), max(y), max(x)]def locate_license(img, orgimg):img, contours, hierachy cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# 找到最大的三个区域blocks []for c in contours:# 找出轮廓的左上和右下点计算出其面积和长宽比r find_retangle(c)a (r[2] - r[0]) * (r[3] - r[1])s (r[2] - r[0]) / (r[3] - r[1])blocks.append([r, a, s])# 选出面积最大的3个区域blocks sorted(blocks, keylambda b: b[2])[-3:]# 使用颜色识别判断出最像车牌的区域maxweight, maxinedx 0, -1for i in range(len(blocks)):b orgimg[blocks[i][0][1]:blocks[i][0][3], blocks[i][0][0]:blocks[i][0][2]]# RGB 转HSVhsv cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 蓝色车牌范围lower np.array([100, 50, 50])upper np.array([140, 255, 255])# 根据阈值构建掩膜mask cv2.inRange(hsv, lower, upper)# 统计权值w1 0for m in mask:w1 m / 255w2 0for w in w1:w2 w# 选出最大权值的区域if w2 maxweight:maxindex imaxweight w2return blocks[maxindex][0]def find_license(img):预处理# 压缩图像a 400 * img.shape[0] / img.shape[1]a int(a)img cv2.resize(img, (400, a))cv2.imshow(img,img)cv2.waitKey()# RGB转灰色grayimg cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow(grayimg, grayimg)cv2.waitKey()# 灰度拉伸stretchedimg stretch(grayimg)cv2.imshow(stretchedimg, stretchedimg)cv2.waitKey()# 进行开运算用来去除噪声r 16h w r * 2 1kernel np.zeros((h, w), dtypenp.uint8)cv2.circle(kernel, (r, r), r, 1, -1)openingimg cv2.morphologyEx(stretchedimg, cv2.MORPH_OPEN, kernel)cv2.imshow(openingimg, openingimg)cv2.waitKey()strtimg cv2.absdiff(stretchedimg, openingimg)cv2.imshow(strtimg, strtimg)cv2.waitKey()# 图像二值化binaryimg dobinaryzation(strtimg)cv2.imshow(binaryimg, binaryimg)cv2.waitKey()# Canny算子进行边缘检测cannyimg cv2.Canny(binaryimg, binaryimg.shape[0], binaryimg.shape[1])cv2.imshow(cannyimg, cannyimg)cv2.waitKey()消除小区域连通大区域# 进行闭运算kernel np.ones((5, 19), np.uint8)closingimg cv2.morphologyEx(cannyimg, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)cv2.imshow(closingimg, closingimg)cv2.waitKey()# 进行开运算openingimg cv2.morphologyEx(closingimg, cv2.MORPH_OPEN, kernel)cv2.imshow(openingimg, openingimg)cv2.waitKey()# 再次进行开运算kernel np.ones((11, 5), np.uint8)openingimg cv2.morphologyEx(openingimg, cv2.MORPH_OPEN, kernel)cv2.imshow(openingimg, openingimg)cv2.waitKey()# 消除小区域定位车牌位置rect locate_license(openingimg, img)return rect, imgif __name__ __main__:orgimg cv2.imread(car3.jpg)rect, img find_license(orgimg)cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[2], rect[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow(img, img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows() 车辆越实线、不礼让行人检测
我们将车辆在上一帧的检测位置保存下来。如果车辆在上一帧的位置和在这一帧的位置分别位于车道线实线的两侧或者落在了实线上我们就判定车辆非法越实线了。行人在斑马线上时车辆也在斑马线上 车辆不礼让行人运行效果图 # 生成感兴趣区域即Mask掩模
def region_of_interest(image, vertices):mask np.zeros_like(image) # 生成图像大小一致的zeros矩# 填充顶点vertices中间区域if len(image.shape) 2:channel_count image.shape[2]ignore_mask_color (255,) * channel_countelse:ignore_mask_color 255# 填充函数cv.fillPoly(mask, vertices, ignore_mask_color)masked_image cv.bitwise_and(image, mask)return masked_image# 生成Mask掩模vertices np.array([[(0, imshape[0]), (9 * imshape[1] / 20, 11 * imshape[0] / 18),(11 * imshape[1] / 20, 11 * imshape[0] / 18), (imshape[1], imshape[0])]], dtypenp.int32)masked_edges region_of_interest(edge_image, vertices) 私信会回复。
