| 基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法 |
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| 引用本文： | 程远航,余军.基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法[J].计算机仿真,2021,38(2):236-239,471. |
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| 作者姓名： | 程远航 余军 |
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| 作者单位： | 贵州大学科技学院,贵州贵阳550003;贵州大学科技学院,贵州贵阳550003 |
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| 基金项目： | 贵州省科技合作计划项目;贵州大学2017年度学术新苗培养及创新探索专项 |
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| 摘 要： | 在大多数城市和小区,停车位非常紧张,因此一种高效的车位状态识别算法极为重要.提出基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法,分析Mask R-CNN网络模型框架,检测视频图像中的汽车,通过目标识别与分割过程得到视频图像内的汽车对象的边界框和坐标位置;由于汽车边界框与停车位边界框存在部分交叉区域,因此可采用IOU法判断两个边界框交叉区域的像素数量,同时求得两个汽车目标覆盖区域像素总量的商值,确定视频图像中停车位边界框与汽车边界框之间的交叉程度,实现对停车位状态智能识别.实验结果显示,整个过程所需时间显著少于对比算法,说明该算法具有较高的识别精度与识别效率.
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| 关 键 词： | 交叉区域 车位状态 识别 |
An Intelligent Method of Finding Parking Space Based on Mask r-cnn |
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| CHENG Yuan-hang,YU Jun.An Intelligent Method of Finding Parking Space Based on Mask r-cnn[J].Computer Simulation,2021,38(2):236-239,471. |
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| Authors: | CHENG Yuan-hang YU Jun |
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