一种基于地磁+视频AI识别通道占用的方法

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023072

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一种基于地磁+视频AI识别通道占用的方法

更新时间：2024-06-05

- 一种基于地磁+视频AI识别通道占用的方法
- Telecommunications Science Vol. 39, Issue Z1, Pages: 162-168(2023)
- 作者机构：
- 作者简介：
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- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2023072
  CLC： TP393
- Published Online：2023-05，
  
  Published：30 May 2023
- 稿件说明：
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[J]. Telecommunications science, 2023, 39(Z1): 162-168.
DOI：

[J]. Telecommunications science, 2023, 39(Z1): 162-168. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2023072.

摘要

随着中国经济的高速发展，我国私家车数量的迅速增长导致小区、园区等场所出现车位紧张的情况，消防通道的占用问题愈发严重，如何提高通道占用的检测效率和准确率是一个亟须解决的问题。提出了一种将物联网设备和视频算法相结合的方法，使用地磁设备和视频设备双重验证，减少单地磁设备对于杂物和非机动车的误报和单视频设备对非消防通道区域正常停车情况的误报，经过实验表明，该方法的准确率较高，能达到 95%左右，已经运用在智慧城域的多个大型项目中，助力智慧城域产品的智能化和高效化，提高在市场中的竞争力。

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孔令燃 . 基于地磁传感器和卷积神经网络的停车检测方法研究 [D ] . 武汉:华中科技大学 , 2018 .

石文帅 . 基于地磁设备的车辆信息检测系统研究 [D ] . 长安大学 , 2019 .

刘洪宇 , 杨林 , 姜蕾 . 恶劣环境下图像算法数据增强方法 [J ] . 计算机工程与设计 , 2021 , 42 ( 9 ): 2545 - 2551 .

李玥 . 试析物联网技术在智慧城市建设中的运用 [J ] . 长江信息通信 , 2022 , 35 ( 4 ): 235 - 237 .

杨帆 . 基于深度学习的车辆检测与识别研究 [D ] . 成都:四川师范大学 , 2021 .

刘羿 . 消防通道场景下的车辆检测技术研究 [D ] . 重庆:重庆大学 , 2015 .

HUMAYUN M , ASHFAQ F , JHANJHI N , et al . Traffic management:multi-scale vehicle detection in varying weather conditions using YOLOv4 and spatial pyramid pooling network [J ] . Electronics , 2022 , 11 ( 17 ): 2748 .

李鹏 . 智能车位管理系统研究及应用 [D ] . 西安:长安大学 , 2014 .

马泊宁 . 基于视频流的车辆跟踪算法研究 [D ] . 成都:电子科技大学 , 2020 .

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