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智能分析技术在城市交通管理中的具体应用

1.车辆检测

在视频或图片中,通过大量车辆的样本,借助机器自学习和训练,不断更新和叠加样本,获得车辆分类器,实现车辆检测,找到车辆的位置。

2.车辆捕获

白天通过背景差分法提取运动目标,夜间通过车灯提取目标,在运动目标感兴趣区域寻找车辆强特征,即车牌特征,最后根据车牌、车灯或车头信息判断捕获并抓拍。

3.车牌识别

通过进行车牌定位、形态矫正、精细定位、字符分割、字符识别等程序,最终实现车牌识别。

4.车标识别

商标识别可以缩小车型识别的范围,将车型识别范围限定在某一种商标的范围内,比如商标识别结果为奥迪,则车型识别在奥迪车中比对。所以商标识别也是车型识别的一部分。可以借助车牌识别结果,得到车牌的位置信息,如图1所示,绿色区域为车标roi区域,然后在roi区域内查找纹理最丰富的模块,即为车标的位置。

图1 定位车标位置

图2所示,找到车标位置后,采用深度学习的方式将车标识别出来。

图2 车标识别应用

5.款型识别

当获得车辆的前脸位置、车辆的商标信息后,即可进行车型的识别,将车辆的前脸位置提取出来,从对应的车辆商标车款库中进行比对,找到最相近的车款,即为识别结果(如图3所示)。

图3 款型识别应用

6.车辆特征

输入目标车辆感兴趣区域,通过机器学习计算出每种车辆类型的置信度,输出最高置信度的目标类型结果,即可识别车辆类型和车身颜色。

文章摘自:《中国安防》杂志

作者:李莉 李胜广

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