基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法

针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割出车辆前脸部分图像,然后对疑似套牌车辆的车脸公脸部分(车辆的基本特征)的特征进行比对;在此基础上再对高仿套牌车辆的车脸私脸部分(车检标)的细微特征进行检测比对。这种分层次的、从车辆宏观特征到微观特征的视觉检测方法,具有检测速度快、鲁棒性高、泛化能力强、实施部署方便、检测精度高等优点。实验研究表明,在Vehicle ID数据集和杭州卡口数据集中分别取得了99.39%、99.22%的检测精度。