【摘 要】
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传统的交通管理方式依靠交警巡逻、拍照、取证一系列的流程,在中国警民比例低,交管业务量巨大,长期存在人手短缺问题,这样的取证过程极度耗费人力资源,需要抵达事故现场才能操作。但户外公路上的事故现场往往意味着有车道被占用而发生交通堵塞,在这样的情况下很难获取到第一手现场的事故资料去处理事故,舒缓交通。因此如何将先进的科技手段运用在交通管理中,是必须解决的问题。当前的无人机技术不断的发展,已经到了较为成熟
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传统的交通管理方式依靠交警巡逻、拍照、取证一系列的流程,在中国警民比例低,交管业务量巨大,长期存在人手短缺问题,这样的取证过程极度耗费人力资源,需要抵达事故现场才能操作。但户外公路上的事故现场往往意味着有车道被占用而发生交通堵塞,在这样的情况下很难获取到第一手现场的事故资料去处理事故,舒缓交通。因此如何将先进的科技手段运用在交通管理中,是必须解决的问题。当前的无人机技术不断的发展,已经到了较为成熟的阶段,并在众多领域有着广泛的应用。针对当前车牌定位识别方式是通过车牌形态学特征以及纹理特征的方法其检测精度与效率不高,其只适用于图像画面视场角小、背景特征单一的场景识别。无人机视角下车辆车牌尺寸大小变化大、倾斜变形、规格不一致等,因此使用传统的目标检测算法无法完成无人机视角下车牌识别的任务需求。本文以研究深度学习图像处理为基础,将无人机应用于智能交通系统,由无人机采集图像信息,通过引入深度学习的技术与方法对道路车辆进行识别展开研究。该方法分为三个阶段:车辆识别定位、车牌识别定位、车牌文本识别。本文选取YOLOv5s作为基础的识别定位算法研究模型,将其应用在车辆与车牌识别定位上。通过加入CBAM注意力机制使算法将注意力集中在需要检测的区域,忽略街景信息提升检测效果。然后根据无人机视角下车辆为小目标的特点,对YOLOv5s模型中的FPN+PAN网络进行优化,删减其检测大目标的卷积计算,以实现网络层数、参数量、运算量都大幅度降低,提升检测速度。通过融合两个网络改进让其在无人机视角的识别车牌任务中使用,经过实验对比表明,改进后的网络有较高的精度、较低的漏检率且泛化能力强,同时在检测速度上有较大的提升。最后实现了“无人机视角下的车牌识别系统”,这对无人机视角下的目标检测提供了一定的参考价值,为后续研究提供依据。
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