典型交通场景设计及可疑车辆识别技术研究
智能交通系统中基于视频分析的车辆识别技术研究
智能交通系统中基于视频分析的车辆识别技术研究随着城市化进程的不断加快，道路交通的拥堵问题越发突出。
如何应对日益增长的交通压力，提高交通效率是城市发展的重要课题之一。
智能交通系统作为一种集传感器、通信、计算、控制和信息处理技术于一体的技术应用系统，提供了解决交通问题的有效手段。
而其中基于视频分析的车辆识别技术，则是智能交通系统中的关键技术之一，对于实现交通信号灯的智能化调度、车流量统计以及交通事故预警等具有重要意义。
一、车辆识别技术概述车辆识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，它通过分析视频图像中的车辆特征，实现对车辆进行准确识别。
车辆识别技术主要包括车辆检测、车辆跟踪和车辆分类三个步骤。
首先，车辆检测是指在视频图像中寻找并标记车辆的位置。
由于复杂的道路环境和车辆运动的多样性，车辆检测技术需要能够适应各种光线、天气等条件下的图像。
目前常用的车辆检测技术包括背景建模、特征提取和机器学习等方法。
其次，车辆跟踪是指在连续的视频帧中跟踪车辆的运动轨迹。
车辆跟踪技术需要考虑车辆运动的连续性和变化性，同时还需要解决遮挡、光照变化等问题。
目前常用的车辆跟踪技术包括基于背景模型的目标跟踪、卡尔曼滤波和粒子滤波等方法。
最后，车辆分类是指将检测到的车辆分为不同的类别，如汽车、卡车或摩托车等。
车辆分类技术需要提取车辆的外观特征，并利用分类器对车辆进行分类。
常见的车辆分类方法包括基于特征提取的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
二、智能交通系统中的应用基于视频分析的车辆识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用场景：1. 交通信号灯的智能化调度：通过识别交通流量，智能交通系统可以根据实时的交通情况，自动调节信号灯的时长和配时，以减少交通拥堵并提高交通效率。
2. 车流量统计：车辆识别技术可以对道路上行驶的车辆进行自动统计，包括车辆的数量、速度等信息。
这对于交通规划和道路设计具有重要意义。
车辆识别课程设计
车辆识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够掌握车辆的基本结构、类型及特点，并识别常见车辆的品牌和型号。
2. 学生能够了解车辆识别的重要性和实际应用，如交通管理、车辆追踪等。
3. 学生能够理解车辆识别技术的发展趋势及其对生活的积极影响。
技能目标：1. 学生能够运用观察、比较、分析等方法，准确识别不同类型的车辆。
2. 学生能够运用所学知识，对车辆图片或实车进行快速识别，提高识别速度和准确率。
3. 学生能够结合生活实际，运用车辆识别技能解决简单问题。
情感态度价值观目标：1. 学生能够培养对车辆的兴趣，增强对交通工具的热爱和尊重。
2. 学生能够认识到车辆识别在交通安全、环保等方面的作用，提高社会责任感。
3. 学生能够通过课程学习，培养团队协作、积极主动的学习态度。
课程性质：本课程为实用技能类课程，结合生活实际，以提高学生的车辆识别能力为主。
学生特点：学生具备一定的观察力和分析能力，但对车辆知识了解有限，需要通过课程学习提高识别技能。
教学要求：教师应注重理论与实践相结合，运用多种教学方法和手段，激发学生的学习兴趣，提高课程实效性。
同时，关注学生个体差异，分层指导，确保课程目标的实现。
通过课程学习，使学生具备实际应用能力，为今后的生活和工作打下基础。
的"教学内容。
以下是我为你准备的教学内容：教学内容：1. 车辆基本结构：详细介绍车辆的主要组成部分，如车身、发动机、底盘、电气系统等，并通过实物模型或图片展示，帮助学生建立对车辆的整体认识。
2. 车辆类型及特点：讲解不同类型车辆（如轿车、SUV、MPV、卡车等）的分类标准，分析各类车辆的特点和应用场景，提高学生对车辆类型的识别能力。
3. 车辆品牌和型号识别：介绍国内外知名汽车品牌及其代表车型，通过观察、比较、分析等方法，帮助学生掌握车辆品牌和型号的识别技巧。
4. 车辆识别技术在交通安全、环保等方面的应用：阐述车辆识别技术在现实生活中的重要作用，如交通管理、肇事逃逸追踪、环保监测等，提高学生的社会责任感。
智能交通系统的视频监控分析与车辆识别方法
智能交通系统的视频监控分析与车辆识别方法随着城市化进程的不断加快，交通拥堵成为城市发展的一大难题。
为了解决这一问题，智能交通系统应运而生。
智能交通系统利用现代信息技术，通过视频监控和车辆识别方法，对交通流量、行驶状态等进行实时监测和分析，从而提供基于数据的智能交通管理解决方案。
本文将重点介绍智能交通系统中的视频监控分析与车辆识别方法。
视频监控是智能交通系统中的重要组成部分。
它通过摄像机对交通路段进行连续拍摄，并将采集到的视频信号传输到监控中心进行处理。
视频监控分析主要包括目标检测、目标跟踪和目标识别等步骤。
目标检测是视频监控分析中的第一步。
它旨在从视频中检测出交通场景中的车辆。
目标检测通常通过使用计算机视觉和机器学习的方法来实现。
目前比较常用的目标检测算法包括基于图像特征的方法（如Haar特征和HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
这些算法可以对交通场景中的前景目标进行检测，并生成目标的位置和边界框。
目标跟踪是视频监控分析中的第二步。
它旨在在连续的视频帧中跟踪目标的运动轨迹。
目标跟踪算法通常应用于目标检测的结果，将静态的目标转变为动态的轨迹。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
这些算法可以根据目标的运动模型和观测信息，实时估计目标的位置和速度。
目标识别是视频监控分析中的最后一步。
它旨在识别目标的类别和属性。
目标识别算法通常根据目标的外观和结构特征进行分类。
常见的目标识别算法包括支持向量机、隐马尔可夫模型和卷积神经网络等。
这些算法可以对车辆进行分类，识别出车辆的类型（如轿车、卡车、摩托车等）和属性（如品牌、颜色等）。
车辆识别是智能交通系统中的关键技术，它为交通管理提供了重要的数据支持。
车辆识别通过对交通场景中的车辆进行特征提取和分类判别，实现对车辆的自动识别。
车辆识别方法主要包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法是传统的车辆识别方法，它依靠提取车辆的形状、纹理和颜色等特征进行分类。
《2024年交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在日益复杂的交通场景中，准确而快速地检测与跟踪车辆及行人已成为一个重要而紧迫的研究课题。
这项任务对于智能交通系统、自动驾驶汽车、监控和安全系统等领域具有重要意义。
本文将详细探讨交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法的研究现状及进展。
二、研究背景与意义随着科技的发展，多目标检测与跟踪技术在交通领域的应用越来越广泛。
该技术能够实时监测交通场景中的车辆和行人，为自动驾驶汽车、智能交通管理系统等提供关键信息。
同时，该技术对于提高道路交通安全、减少交通事故具有重要意义。
因此，研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法具有重要的理论价值和实际应用价值。
三、相关技术研究现状（一）目标检测算法目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容，其目的是在图像或视频中识别出感兴趣的目标。
目前，常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法和传统特征提取方法。
其中，基于深度学习的目标检测算法在交通场景下的多目标检测中表现出较好的性能。
（二）多目标跟踪算法多目标跟踪算法主要用于在连续的图像帧中跟踪多个目标。
常见的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。
这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体场景选择合适的算法。
四、车辆行人多目标检测与跟踪算法研究（一）算法设计思路在交通场景下，车辆行人多目标检测与跟踪算法的设计需要考虑多个因素，如目标的实时性、准确性、鲁棒性等。
首先，通过使用深度学习技术进行目标检测，提取出交通场景中的车辆和行人。
然后，利用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，以实现目标的持续监控。
最后，将检测与跟踪结果进行融合，输出最终的检测与跟踪结果。
（二）算法实现过程1. 数据预处理：对原始图像进行去噪、增强等处理，以便更好地提取目标特征。
2. 目标检测：利用深度学习技术对预处理后的图像进行目标检测，提取出车辆和行人等感兴趣的目标。
3. 多目标跟踪：使用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，记录每个目标的运动轨迹。
智能交通系统中的车辆识别与异常行为检测方法研究
智能交通系统中的车辆识别与异常行为检测方法研究智能交通系统作为一种基于先进技术的交通管理模式，旨在提高交通流畅性、降低交通事故率以及优化道路资源利用。
其中，车辆识别与异常行为检测是智能交通系统中的重要环节之一。
本文将探讨车辆识别和异常行为检测的方法及其研究进展。
一、车辆识别方法在智能交通系统中，准确、高效地识别不同车辆是实现其他功能的前提。
车辆识别可以通过图像处理与计算机视觉技术来实现。
目前，常用的车辆识别方法主要有以下几种：1. 基于特征提取的方法：该方法通过提取车辆图像中的颜色、纹理、形状等特征，然后使用机器学习算法对车辆进行分类和识别。
典型的算法包括颜色直方图、Gabor滤波器和SIFT（尺度不变特征变换）等。
2. 基于模型匹配的方法：该方法旨在寻找图像中与现有车辆模型最匹配的车辆。
常用的模型包括形状模型和纹理模型。
一些经典的算法有支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和图论方法。
3. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来发展迅猛的领域，其在图像识别中取得了巨大成功。
车辆识别也可以借助深度学习方法进行。
典型的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型在大规模数据集上的训练表现出很强的泛化能力。
二、异常行为检测方法在智能交通系统中，识别和检测车辆的异常行为是确保交通安全和保持道路秩序的关键步骤。
异常行为主要包括超速行驶、违法变道、逆向行驶等情况。
常用的异常行为检测方法如下：1. 基于规则的方法：该方法通过预定义的规则和限制条件来检测车辆的异常行为。
这些规则可以基于交通法规和道路交通安全标准。
然而，此方法需要事先确定规则并编写代码，适应性不强。
2. 基于统计学的方法：该方法利用车辆的历史数据来进行异常行为检测。
通过建立统计模型，对车辆的行为进行概率分析，从而发现异常行为。
常用的统计方法有基于高斯分布的异常点检测，以及时序分析等。
3. 基于机器学习的方法：机器学习方法通过对车辆的历史数据进行训练和学习，来建立判别模型。
基于目标检测技术的交通场景分析与优化研究
基于目标检测技术的交通场景分析与优化研究随着城市化进程不断加快，交通问题已成为城市发展的瓶颈，公共交通的拥堵和私家车的增多严重影响着交通效率和安全。
如何利用科技手段优化交通场景，减少交通拥堵和事故率，成为了城市交通管理的重要课题。
而目标检测技术的应用，为优化交通场景带来了新的思路和方法。
一、目标检测技术为交通场景优化带来新思路传统的交通管理方式主要依靠交通标志和交通信号设备，无法满足城市交通管理的日益增长的需求。
目标检测技术的发展引发了一系列创新方案，其基于计算机视觉的先进算法为交通管理提供了新的思路。
目标检测技术是一种人工智能技术，可以自动识别图像或视频中的目标物体，并获取其属性和位置信息。
该技术的应用可以为交通场景优化和管理提供支持，如：1. 实时监控交通状态。
目标检测技术对于视频监控的应用尤为重要，可以有效提高交通安全水平，减少交通事故率。
例如，在路口或构架上搭载全景摄像头，可以通过目标检测技术精确识别交通中的各种车型、行人、动物等，及时发现交通违规情况、重大交通事故事故等，进而做出相应的处置措施。
2. 进一步研究交通现象。
目标检测技术可以通过数据分析推出交通的运行规律和瓶颈点，有利于对交通情况进行及时预测和优化。
例如，在公交管理方面，可以利用目标检测技术从被监控的公交车辆中提取数据，进而推断公交运行路线的准确性和时效性，从而为城市公交运营提供更精准和高效的支撑。
二、如何利用目标检测技术优化交通场景1. 交通指示系统的改善。
通过采用目标检测技术，可以对信号灯的实时状态进行判断，进而做出调整，从而实现交通指示灯的高效使用。
例如，在路口设置智能交通信号灯，可以利用目标检测技术对路口车辆的数量和速度等信息进行追踪和分析，从而实现交通信号优化，减少堵车和交通事故。
2. 实现数码化交通控制。
可以通过建立数字化的交通平台，通过大数据处理和目标检测技术实现交通数据的高效收集和分析，进而实现交通流量、实时路况和交通控制的高效管理。
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解(四)
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解引言：智能交通系统是指利用先进的物联网、大数据、人工智能等技术手段来管理、优化和提升城市交通运输系统的效率和便利性。
而车辆轨迹识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，具有重要的意义。
本文将从车辆轨迹识别技术的定义、发展历程、应用场景和挑战等方面进行详细的介绍和解析。
一、车辆轨迹识别技术的定义车辆轨迹识别技术是指通过采集和分析车辆在道路上行驶的轨迹信息，以实现对车辆行驶状态、行为和路线的准确识别和分析的技术手段。
该技术可以通过车载传感器、摄像头、雷达和GPS等设备获取车辆的位置、速度、加速度等信息，并通过计算机视觉和数据分析等算法对这些信息进行处理和解读，进而实现对车辆的轨迹分析和行驶行为的判断。
二、车辆轨迹识别技术的发展历程车辆轨迹识别技术的发展经历了多个阶段。
最早的阶段是基于传统传感器的车辆轨迹识别技术，主要使用磁力感应器、电感线圈等设备进行车辆的轨迹检测和记录。
然而，这种技术受限于设备成本高、覆盖范围有限等问题，逐渐被新型技术所替代。
随着计算机和图像处理技术的快速发展，基于视觉信息的车辆轨迹识别技术逐渐崭露头角。
通过使用摄像头等设备采集道路上的车辆图像，并通过计算机视觉算法进行图像处理和特征提取，可以实现对车辆轨迹的准确识别和分析。
这种技术在城市交通管理和安全监控等领域广泛应用。
而随着移动互联技术的飞速发展，基于无线通信的车辆轨迹识别技术也开始崭露头角。
通过车载GPS和移动通信网络等技术手段，可以实现对车辆位置和轨迹的实时监测和追踪，提供更加准确和全面的数据支持。
这种技术在交通导航、交通流量分析等方面具有广阔的应用前景。
三、车辆轨迹识别技术的应用场景车辆轨迹识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用场景。
首先，它可以用于交通监控和车辆管理。
通过对车辆轨迹的实时监测和分析，交通管理部门可以及时处理交通事故、交通拥堵等问题，提高交通运输的安全性和效率。
其次，车辆轨迹识别技术也可以应用于智能导航系统。
图像识别技术在交通领域的应用案例研究
图像识别技术在交通领域的应用案例研究交通是城市生活中至关重要的一环，而如何保障交通的安全和便捷也是人们始终关注的问题。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术逐渐应用到交通领域中，为城市交通的监管和管理提供了新的办法。
本文将从应用角度出发，探讨图像识别技术在交通领域中的应用案例。
一、智能交通卡口的应用城市道路的交通流量巨大，如何保障交通安全和管理一直是一个十分棘手的问题。
过去，为保证交通流通，往往采用人工检查和控制的方式，但人工操作不仅效率低下，而且容易出现疏漏，缺乏常态化的监督。
然而，建设智能交通卡口，利用图像识别技术，可以实现全自动化的监管和管理。
智能交通卡口主要采用并排放置的两个相机，一个用于抓拍违章车辆的车牌号码，另一个用于捕捉车辆的整体照片以及驾驶员的面部特征。
通过对抓拍到的照片进行图像识别，可以自动判断车牌是否属于本市，是否符合交通规定以及司机的驾驶行为是否合法等。
采用这种方式，既提高了交通管理的质量和效率，又能有效避免人为因素对交通监管和管理造成的干扰。
二、电动车违法监管系统的应用近年来，随着城市电动车的普及，电动车违法行为也时有发生，而传统的交通管理办法对电动车的监管力度相对较弱，因此出现了电动车违法监管系统。
这种系统采用了图像识别技术，利用多个摄像头对道路上的电动车进行抓拍，然后利用深度学习算法对抓拍到的影像进行分析和判断，自动过滤出违法电动车。
通过识别电动车车牌号码，还可以自动查询车主信息，方便警方对违法电动车的追踪和处罚。
同时，该系统还可以实时监控电动车道路上的交通情况，为城市交通的管理提供及时、精准的数据支持。
三、交通拥堵监测系统的应用交通拥堵一直是城市交通管理的一个重要问题，而传统的交通拥堵监测方式往往采用人工巡查，容易出现漏判和误判的问题。
而交通拥堵监测系统则利用图像识别技术，采用智能照相机、微型传感器和大数据分析等技术手段，在城市主要路段设置监测点，通过对路面交通情况的实时调查，及时掌握路面拥堵情况，为交通管理部门提供及时的数据支持。
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典型交通场景设计及可疑车辆识别技术研究组长：何逸组员：潘煜斌吴进谢覃禹谢忻玥指导老师：赵池航目录第一章绪论 (1)1.1背景意义 (1)1.2车辆自动识别技术 (1)1.3国内外研究现状 (4)1.4研究内容 (5)1.5研究流程 (5)第二章车牌定位技术研究 (6)2.1车牌定位技术简介 (6)2.2基于纹理特征和垂直投影的车牌定位算法研究 (6)2.3基于数学形态学的车牌定位方法 (8)第三章利用Opencv、MFC函数/类库的应用程序开发 (13)3.1 Opencv和MFC综述 (13)3.2 程序设计综述 (13)第四章模拟过程 (21)4.1模拟背景 (21)4.2软件实施的步骤 (22)第五章技术展望及创新点 (25)5.1技术展望 (25)5.2创新点 (25)参考文献 (26)第一章绪论1.1背景意义随着我国国民经济的迅速发展，机动车辆的拥有量日益增加，城市交通问题越来越受到人们的重视。
如何有效的实现现代交通管理，更好的实现高速公路的自动收费、停车场自动管理、交叉路口交通监视、交通事故自动检测、失窃可疑车辆的稽查和海关出入境车辆管理、军队车辆管理等成为政府和相关部门关注的焦点。
此外，由于基于视觉的机动车辆自动识别方法工程量小、检测范围大。
系统安装相对灵活，是一种很有前景的方法。
因此，高效、可靠的车辆自动识别技术的研究已经成为现代交通管理中研究的热点。
车辆自动识别技术可以应用在各个交通管理方面，但现有的识别技术多用于高速公路的自动收费，停车场自动管理以及门禁等交通管理场合，在常见的道路交叉路口这样的自动识别技术很少见，还没有普及。
而公安交通系统中对于可疑车辆的检测目前仍是通过路段摄像头获取的视频或图像信息，再通过人工的方式锁定、分析出车辆的特征和车牌等信息。
而在大量的交通视频资源中，以这样人工的方式去查找某些特定的车辆监控信息犹如大海捞针，费时费力。
因此，本项目小组致力于开发一套典型交通场景（交叉口）可疑车辆检索模拟系统，搭建交通场景硬件模型，并根据交通场景模型开发交通场景模型中可疑车辆的检索软件。
虽说这样的系统可能仅仅是浅层次的模拟该系统的功能，但为交通安全管理提供了很好的思路。
1.2车辆自动识别技术1.2.1车辆自动识别技术简介车辆自动识别（Automatic Vehicle Identification，A VI）是指利用现有的自动化检测技术和手段，采用现代化的仪器设备，结合科学的算法，将通过特定地点的行驶车辆身份自动的识别出来，以备上述交通管理应用。
A VI系统主要由车载电子单元OBU（On Board Unit）、路测单元（Road Side Unit）和数据处理单元PDU（Processing Date Unit）组成，运用现代通信技术和计算机技术结合的手段，自动、高效、全天候地收集目标地点或地段的行驶车辆信息自动识别。
将A VI 技术与现代交通管理系统中的车辆信息数据库相结，配合相关的支持系统，可以实现智能化交通管理，对国民交通事业的发展有重大的意义。
行驶车辆的自动识别可分为车型自动识别和车牌自动识别。
车型自动识别主要的信息是车辆的物理特性、外部特征，包括车辆颜色、形状、长度、高度、车辆轴距、前轮距等特征，是A VI的基础，可用于确定车辆的类型。
车牌自动识别主要是识别机动车车牌编号，由于我国目前有较为完善的机动车牌照制度，实现了统一牌照、一车一牌管理制度，机动车牌照作为机动车辆的合法、有效的标识，与机动车辆一一对应，因此成为A VI 技术的重要依据。
车牌自动识别可分为有源型和无源型自动识别，有源型车牌自动识别技术需要在机动车上安装专用于发送车牌信号的发生装置（如：无线、微波、红外、超声波等）及电源，通过该装置将机动车号牌信息转换为可自动识别的电子信号。
无源型车牌自动识别技术无需在机动车上安装信号发生装置及电源，对机动车辆车牌号码进行非接触性信息采集（如：获取车辆视频图像等），利用智能识别技术分离出车辆号牌信息。
采用无源系统节省了设备安置资金，应用最先进的计算机技术，提高了识别速度。
1.2.2车型自动识别技术简介（1）压力传感器技术采用压力传感器技术的车辆自动识别系统是依据力的平衡原理，利用荷重传感器测量出在车轮荷载下测量钢梁端点支反力的大小，经电信号及数据信号的计算机处理，计算出车辆轮距或轴距来对行驶车辆进行分类统计，该系统结构简单、成本较低、可全天候使用。
（2）红外检测技术红外检测技术是利用红外传感器获得机动车辆的车型图像，以车头部分为车辆外型识别的主要依据，并辅以其它部位长度、高度、车辆轴距、前轮距的识别、红外检测系统计算机内建立相应类别的数据库，将各类标准车型绘制成图形，并辅以一项或几项特征参数，分类储存，作为比较对象，系统利用布置在车道两侧的红外传感器阵列，采用非均匀布阵，利用检测对象汽车运行的特点，从车头到车尾不断地把汽车尺寸取出来，当整个车身经过传感器阵列后，从单片机得到一幅汽车侧面几何轮廓特征，经模数转换后，送入计算机处理，识别出车辆的车型，该系统识别率高，但安装不方便，容易损坏。
（3）超声波检测技术超声波检测系统利用路面做反射面，在路面和检测单元之间无任何遮挡物时，有检测单元检测出的经路面反射的回波，系统在每次发射超声波前，能根据检测到的回波信号到达时间确定本周期有无收到路面发射的回波信号，然后根据有无路面回波信号确定并记录在路面与检测单元之间有无遮挡物，最后由信息融合单元按融合方案和模糊识别技术确认所测量到的遮挡物是否为机动车。
机动车反射的回波信号经计算机处理计算出车辆外形特征，从而进行车辆的分型，该系统精确度一般不高。
（4）视频图像技术利用安装在高处的摄像机监视路面，在摄像机前方检测点设置一传感器，当车辆经过检测点时，传感器向主机发出信号，系统自动摄得车辆侧面视频图像送入计算机，然后从视频图像中提取车辆颜色、长度、高度、长高比、顶长比等特征信息，然后进行模式识别，对车型进行判定。
系统识别过程分三步：通过移动目标图像分割获取车辆外轮廓特征；摄像机定标；运动目标的跟踪和车型判定。
系统有泛的应用前景，缺点是图像清晰度易受天气条件干扰而影响识别效果，通过模糊神经网络技术实现自适应模式识别可以提高系统的稳定性和准确性。
1.2.3车牌自动识别技术简介（1）图像模式识别技术图像模式识别技术除用于车型自动识别，也可用于车牌的自动识别。
车牌自动识别系统可通过摄像机采集行驶车辆正前方的含有车牌照的局部图像，然后送入计算机图像处理单元进行处理，该技术主要可分为三个步骤：图像获取；车牌的定位；车牌字符分割及识别。
其中车牌的定位是关键，直接影响整个系统识别准确率，目前采用的定位方法主要有：直接法、神经网络法及基于矢量量化的方法。
由于我国的车牌的首字符为省份汉字，增加了字符识别的难度，目前对于解析度较高且图像比较清晰的车牌的字符识别可采用基于神经网络，字符笔划特征和模糊识别等方法，这些方法需要对牌照进行二值化处理，然后进行字符分割识别，依赖于字符的独立分割，对解析度低和比较模糊的字符识别困难。
（2）无线识别卡技术该A VI系统由微波或射频询问器、无源识别卡组成协同式二次雷达系统对目标车辆进行识别。
该技术在目标车辆上安装信号发生装置，但由于该装置不用主动向外发送信号，不需要发射信号时所需要的电源，因此是一种无源型的A VI系统，系统在识别卡收到雷达询问信号后，启动卡内的调制电路，并把事先存入的数据通过微波或射频调制电路对卡内的无源偶极子印刷天线加以调制，后向散射信号形成有调制信号的频谱，询问器通过读出识别卡中的代码和数据识别携卡车辆牌号或种类。
该技术的最大优点是同时收发、没有距离盲区、收发采用不同频率来保证收发隔离。
（3）条形码识别技术条形码识别技术是一种新的信息存储和传递技术，也是用于车牌识别的新方法，该技术在机动车的侧面印刷条形码（其中包括地区、车型、车牌号码等信息），当车辆经过检测点时，条形码扫描器扫描出车辆信息，从而完成识别任务。
该技术识别速度快、准确率高、成本低、但是要求全国有统一的编码方法，对数据库、扫描器等的要求高。
（4）人工神经网络技术该技术将摄像机获取的含有汽车车牌的图像送入计算机，经图像分割技术，得到车牌图像，经过图像分割、预处理及字符分割，得到单个待识别的字符，经编码后用神经网络识别。
神经网络训练可采用BP算法，该算法采用误差逆传播学习方式，避免了繁重的数据分析和数学建模工作。
可将信息存储与处理并行起来，充分利用了神经网络的自适应性，具有学习速度快、收敛性好等特点。
以上是目前国内外对于车辆自动识别技术的研究方法简述。
项目小组以实现车牌自动识别为目标，基于图像模式识别技术，来对实物模型中的小车牌照进行图像获取、车牌定位和车牌字符分割及识别。
1.3国内外研究现状正因为汽车牌照识别系统具有良好的发展前景，所以车牌识别系统的开发和研究工作在国内外皆受到相当大的关注。
如今，发达国家的车牌自动识别系统在实际交通系统中已取得了成功的应用。
这不仅仅和其技术领先有关，还与这些国家的车牌比较单一，易于识别有关。
以下是一些国外公司研制的系统：(1)英国IPI公司研发了RTVNPR(Real Time Vehicle Number Plate Recogonition)系统。
这是一种便携式设备，外部仅需要一个12V电源和一个摄像头，只需车辆图像视频输入，无须其他的触发引擎，能在各种天气情况下的白天和夜晚工作，有较高的识别正确率。
这个系统应用在道路收费站、停车场入口、道路免税点、交通检测口和限制入口等场所。
(2)交通检测系统VNPR(Vehicle Number Plate Recognition)。
它主要应用于寻找被盗的汽车、停车场的控制和交通流量的统计方面。
VNPR的主要工作是车牌的定位、字符的切割和字符的识别，这几部分的工作是紧密结合在一起的。
(3)新加坡Optasia公司自行研发了车牌识别系统IMPS(Integrated MultiPassSystem)。
它能在各种天气条件下的白天和黑夜，自动定位车牌和正确识别出数字，给出一致结果。
该系统应用了先进的图像处理技术和人工智能技术，例如神经网络识别器、组件连接、模糊逻辑和图像处理工具集等。
(4)CARINA软件开发包是FORNIX公司开发的一个自动可视监测识别汽车牌照的图像识别软件包。
它能监测定位和识别世界上不同国家的汽车牌照，可集成汽车牌照识别(ANPR)技术到系统和应用中去，使方案提供者、开发者、系统集成商共同受益。
CARINA的核心图像处理软件模块可显示初始的可视图像，并小于1秒的时间内提取到用计算机可理解的模式表示的重要信息。
(5)LPR(License Plate Recognition)是HSTOL公司开发的系统，该系统能应到停车场、入口控制、交通监测等场所，能检测和识别汽车车牌。