一种基于深度学习的跨摄像机路边停车智能识别方法

本申请涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的跨摄像机路边停车智能识别方法，通过摄像机采集车辆图像；基于改进的YOLOv13车辆检测算法进行车辆检测，得到车辆边界框坐标；基于HyperLPR3的车牌识别算法进行车牌识别，得到目标车辆的车牌字符串；基于车辆边界框坐标和电子停车围栏坐标，确定目标车辆的起始/终止停车时间；其中在目标车辆驶出电子停车围栏前，校验车牌字符串是否为空，若为空，基于车辆重识别算法补全车牌字符串；基于目标车辆的起始/终止停车时间和预设的路侧停车收费标准，生成停车收费订单。从而通过多摄像机协同、改进深度学习算法融合，实现车辆精准检测及自动收费订单生成，提升路侧停车管理的准确性、高效性。