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摘要：本发明属于车辆监控分析系统领域，具体涉及一种基于机器视觉的乡镇车辆监控分析系统，由原子能力处理模块与业务逻辑处理模块组成，共同完成对乡镇道路应用场景中的道路车辆监控分析任务，原子能力处理模块对各场景采集的道路车辆监控图像进行统一的图像算法处理，定位图像中监控目标并对定位区域进行人体实例分割，业务逻辑处理模块以原子能力处理模块格式化数据以及各场景业务需求为基础。本发明以目标检测与实例分割能力为基础设计原子能力模型，利用yolo目标检测算法检测图像中人体、车辆、头盔、车牌目标，再利用实例分割算法将人体区域进行不同人体分割，进行具体的人体统计信息。

主权项：1.一种基于机器视觉的乡镇车辆监控分析系统，其特征在于，由原子能力处理模块与业务逻辑处理模块组成，共同完成对乡镇道路应用场景中的道路车辆监控分析任务，原子能力处理模块对各场景采集的道路车辆监控图像进行统一的图像算法处理，定位图像中监控目标并对定位区域进行人体实例分割，业务逻辑处理模块以原子能力处理模块格式化数据以及各场景业务需求为基础，设计适用于不同应用场景的业务逻辑与数据处理方法，完成对各监控场景中交通异常行为适配且精确的识别；原子能力处理模块负责对各场景监控图像img进行交通监控目标的检测定位，进行部分交通目标的图像裁剪，并分别对人体区域裁剪图像利用实例分割模型进行车载人体分割及人数识别，对车牌区域图像利用数据增强及光学字符识别模型进行车牌信息识别；交通目标检测过程中以YoloV7目标检测算法为基础实现交通目标的检测，并对车辆、人体、车牌目标进行分类；交通目标检测过程根据道路监控图像img、检测阈值thresh_detec与目标相交程度阈值thresh_nms为输入，对交管智能监控系统中的小型机动车、卡车、大巴车、摩托车、三轮车、车牌、人体、头盔监控目标进行检测定位，并根据检测阈值thresh_detec限制异常目标的检出，根据目标相交程度阈值thresh_nms限制车辆间、人体间的重叠检出程度，得到目标定位及分类信息列表obj_detec:[{pos1,cls1},{pos2,cls2},...,{posn,clsn}]，其中posi、clsi分别标识交通目标的定位信息与类别信息，posi形如{x,y,w,h}，表示定位坐标与区域大小；1车载人体分割交通目标检测过程由载人区域实例分割与分割统计后处理两部分组成，通过对裁剪三轮车、摩托车辆的人体区域图像进行图像实例分割，并通过人体分割结果数据转换，完成对车载人数的统计；2车牌信息识别车牌信息识别过程主要负责对不同种类车辆车牌进行车牌字符信息的提取，对目标检测结果obj_detec中的车牌目标，也即clsi为车牌类别的检测结果项，进行如下处理：a.车牌区域扩充及裁剪：设置车辆扩充比例参数列表pad：[p1,p2,...,pc],根据车牌检测定位信息posi：{x0,y0,x1,y1}及车辆类型clsi，对posi进行比例pad[clsi]为的区域扩充，具体计算表示为： 其中，pposi为扩充后的车牌字符识别区域，其内容为{px0,py0,px1,py1}组成的区域坐标信息，padx[clsi]、pady[clsi]分别表示车辆种类为clsi所对应的车辆扩充比例参数列表pad中的横向、纵向区域扩充比例；在扩充区域计算处理后，根据扩充后的车牌字符识别区域pposi在道路监控图像img中裁剪获得车牌区域图像plate_area；b.车牌字符识别：系统基于paddleOCR中提供的OCR算法实现了对车牌字符信息的提取，paddleOCR具有角度校正与良好的文本定位功能，同时在中文识别上也表现出良好的精度，能够对车牌图像进行高性能的字符信息的提取与组合，车牌字符识别结果txt格式为连续的字符串，在原子能力模块将其加入到了目标检测的结果obj_detec对应的车牌检测目标的信息中进行统一返回；在车牌信息识别中，模块在流程a车牌区域扩充及裁剪之后，还加了可选的图像颜色增强能力，用于对图像清晰度较低、照明条件不满足要求的场景进行车牌区域图像的图像增强，提升车牌字符识别性能。

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