技术总结
基于深度卷积神经网络的车辆违停逆行检测方法，用移动终端检测点作为道路摄像头，移动终端检测点通过摄像头获取图像信息，将深度学习引入路面事件识别并加以改进，以显著提高道路事件识别准确率。本发明利用卷积神经网络对获取的图像进行分析，将路面ROI区域划分为多个网络，构建路面—非路面识别模型，通过非路面网格反向识别高速公路非法停车、车辆逆向行驶等目标。本发明应用于路面违停检测、车辆逆行检测等非实时性任务，充分利用移动互联网的特点与优势，以低成本实现区域高覆盖率车辆违停和车辆逆行等路面事件检测。
技术研发人员：阮雅端;高妍;赵博睿;陈金艳;陈启美
受保护的技术使用者：南京大学
文档号码：201710059676
技术研发日：2017.01.24
技术公布日：2017.06.20