技术特征：
1.一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：包括车载摄像机、车载分析设备和车载显示器；所述车载摄像机为4台，设置于巡检车辆的车顶中后部，分别采集巡检车辆前、后、左、右四个方向的视频图像；所述车载分析设备和车载显示器均设置于巡检车辆内部，车载分析设备获取巡检车辆的实时移动速度，根据巡检车辆实时移动速度，控制车载摄像机按照设定的速度与相拍摄帧率规则进行拍摄，并进行图像结构化识别，车载显示器用于实现车载分析设备与巡检人员之间的人机交互。2.根据权利要求1所述的一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：所述车载分析设备包括输入接口模块、信息储存模块、信息处理模块和输出接口模块，所述信息处理模块分别与输入接口模块、信息储存模块、输出接口模块和对外输出模块数据连接，所述输入接口模块与车载摄像机数据连接，所述输出接口模块与车载显示器数据相连。3.根据权利要求2所述的一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：所述车载分析设备采用基于深度学习的机器视觉技术，通过对图片进行素材采集，素材标定，算法训练，算法模型开发，模型优化以及封装，实现本地信息分析终端对车载摄像机拍摄的图像进行检测。4.根据权利要求1所述的一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：所述巡检车辆的驶速度在40～80km/h的范围内，所述车载分析设备控制架设在车顶中后部的4台车载摄像机以每张/3-8米的拍摄频率。5.根据权利要求4所述的一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：前部的所述车载摄像机用于采集和识别路侧标识标牌、路面不特定抛撒物以及路侧边坡变形；左、右侧的所述车载摄像机用于采集路侧护板和边坡变形；后部的所述车载摄像机用于采集移动巡检车后方3*3m的范围的路面视频图像，识别路面病害。6.根据权利要求2所述的一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：还包括云管理平台，所述云管理平台包括数据交换机、储存服务器和应用服务器，所述数据交换机分别与储存服务器和应用服务器数据相连，所述车载分析设备还包括对外输出模块，所述对外输出模块与信息处理模块数据连接，所述对外输出模块与数据交换机之间通过无线网络相连。7.根据权利要求1所述的一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，其特征在于：所述车载分析设备通过gps卫星定位获取巡检车辆的实时移动速度。
技术总结
本发明公开了一种基于视频深度学习技术的公路路产路权车载识别系统，该套硬件设备主要由车载摄像机，车载分析设备和车载显示器构成，车载摄像机用于捕捉，采集车辆行驶区域内的视频图像，采集到的视频图像通过数据线或网线传输至车载分析设备，车载分析设备根据车辆当前的行驶速度和在固件中设置的拍摄频率，拍摄一张图片，对图片内容进行基于人工智能深度学习的图像结构化检测，对图像中的路面、护栏、情报板不同的重点区域进行识别，并将识别到的结果通过无线网络上传到云端管理中心，采用机器视觉的深度学习技术算法实现，对于车载分析设备分析出的结果，巡检人员可以通过车载显示器也可以了解到本次巡检任务的工作效果。器也可以了解到本次巡检任务的工作效果。器也可以了解到本次巡检任务的工作效果。
技术研发人员：沈炜 裴植嵩 马乙恒
受保护的技术使用者：北京动视元科技有限公司
技术研发日：2022.06.23
技术公布日：2022/10/25