成果信息

本发明公开了一种跨相机道路空间融合及车辆目标检测跟踪方法及系统，该方法进行两个交通场景的背景图像提取及场景标定，获得标定参数;分别划分场景拼接区域，设置长度、宽度方向像素距离比参数组，生成空白空间融合图像;将分场景中像素取出放入空白空间融合图像中，获得带有空间信息的融合图像;利用针对车辆数据集训练的深度神经网络Yolov3，在连续的图像序列中，对车辆目标进行检测获得二维包络模型参数，结合空间融合信息，完成跨相机车辆目标检测跟踪。本发明可适应包含公共区域的连续道路交通场景，利用摄像机标定完成跨相机道路空间融合，并结合深度神经网络提取场景中大量车辆目标完成跨相机车辆目标检测跟踪，实现简单且具有较高的通用性)

背景介绍

本发明公开了一种跨相机道路空间融合及车辆目标检测跟踪方法及系统)

应用前景

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