基于Faster-RCNN的鳌江特大桥车辆识别技术

徐 伟，张立晓，陈智寿，邱国阳，谈华顺，赵雪峰

（1.温州市交通工程质量监督局，浙江 温州 325000；2.大连理工大学 土木工程学院，辽宁 大连 116024；3.大连理工大学 海岸与近海工程国家重点实验室，辽宁 大连116024；4.浙江温州沈海高速公路有限公司，浙江 温州 325000；5.浙江省交通规划设计研究院有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

车辆作为运输行业的重要交通工具，其种类和用途极其广泛。近年来，随着中国经济的快速发展和基础设施建设水平的不断提高，公路桥梁作为运输业的重要渠道，发挥着越来越重要的作用，并受到了越来越广泛的关注。截至2018年底，交通运输行业发展统计公报显示，国家高速公路年平均日交通量为26 435辆，增长5.4%。随着科技水平的迅速提高，人工智能时代来临，智能化交通系统的发展也在逐步完善。智能交通系统（Intelligent Transport Systems, ITS）是一个包含多种技术的统称，指在交通系统中深度整合最新的信息技术、数字通信技术、计算机信息处理技术、自动控制技术以及传感器等，形成一个可以覆盖大面积，响应及时，效率高的综合交通管理系统[1]，其核心是对道路桥梁中车辆类型进行准确识别。车辆类型的识别在道路交通监控管理、高速收费系统、停车场管理系统等方面被广泛应用，具有较大的市场前景和经济价值。

车型识别主要包括两个方向[2]，即针对车辆车型类别的识别（客车、货车等）与对车辆品牌型号的识别（奔驰、大众等）。早期的车型识别方法包括基于传统特征的支持向量机[3]、贝叶斯网络[4]、BP网络[5]、边缘检测算法[6]、压力传感、CCD[7]及基于纹理特征[8-10]等。……