基于三目摄像头和深度学习的高速危化品车辆识别方法研究

危险货物运输车辆的自动识别对于提升运输效能与保障安全至关重要,其应用范围涵盖交通管控、运输安全监督、车辆身份验证等多个领域。文章利用三目摄像设备采集同一运输车辆的车头、车侧图像,构建了专门针对危险品运输车辆的车头、车侧身图像数据集。在此基础上,利用YOLOv5检测模型检测识别高速路场景下的危险品运输车辆,旨在强化对高速公路危险品物流的监管效能。

基于深度学习的服务区危化品车辆识别算法研究

近年来,随着我国工业化进程的加快,危化品的使用量也在不断地增长,特别是长途运输过程中在高速公路行驶的危化品车辆也越来越多,进入服务区的危化品车辆也在逐年增加。本文通过对进入高速公路服务区危化品车辆的实时识别,使服务区人员能够在第一时间得知危化品车辆进入服务区,对进一步做好安全管理工作具有一定的指导性意义。