一种基于车脸特征的车辆类型识别方法1
一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统
专利名称：一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：王天利,彭晓飞,张翔,宋志洪,陈超,裴有斌,吴坚,叶明辉,吕建成,刘恒玉
申请号：CN202110467072.7
申请日：20210428
公开号：CN113971824A
公开日：
20220125
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统，包括：S1：采集特殊行为频发场所的人脸，作为第一人脸图像，采集路口车道特殊行为对应人员的人脸，作为第二人脸图像，S2：将所述第一人脸图像导入已训练完成的人脸reID识别模型中，输出人脸特征量图像，将所述人脸特征量图像进行集合用于构建特殊行为人脸特征库，S3：将所述第二人脸图像导入已训练完成的人脸reID识别模型中，与特殊行为人脸特征库进行比对，输出图像相似度，S4：将所述图像相似度大于设定阀值的第二人脸图像和对应的车辆信息作为特殊行为对应人员输送到预警端，进行特殊行为预警查控；该查控方法成本低，识别准确率高。
申请人：安徽科力信息产业有限责任公司,安徽省蚌埠市公安局交通警察支队
地址：230088 安徽省合肥市黄山路628号
国籍：CN
代理机构：合肥天明专利事务所(普通合伙)
代理人：高微微
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汽车认知实训报告范文
汽车认知实训报告范文一、实训目的。
咱为啥要来参加这个汽车认知实训呢？其实就是想搞清楚汽车到底是个啥玩意儿，从里到外，从上到下，每个零件都想瞅瞅。
这样以后咱跟人唠汽车的时候，也能像个行家似的，不至于一问三不知。
二、实训内容。
# （一）汽车外观。
1. 前脸。
汽车的前脸那可真是各有各的特色。
就像人的脸一样，有的车前脸是那种超级霸气的大格栅，像一张张大嘴，感觉能把前面的路都给吞了。
比如说那豪车，格栅就像是精心设计的金属牙齿，闪闪发光的，可酷炫了。
还有的车前脸比较圆润可爱，就像个萌萌的小动物，让人一看就忍不住想笑。
那大灯就像是眼睛，有的眼睛是那种狭长的，看起来很犀利，像个冷酷的杀手；有的则是又大又圆，透着股傻憨憨的劲儿。
2. 车身侧面。
车身侧面线条那也是大有讲究。
有的车线条流畅得就像一条游动的鱼，从车头到车尾一气呵成，看着就感觉速度感十足。
而有的车侧面有那种肌肉感十足的线条，就像是个健身达人，充满了力量感。
车门把手也有不同的设计，有的是那种隐藏式的，感觉特别高科技，就像汽车的小秘密一样，得仔细找才能发现。
3. 车尾。
车尾就像是汽车的屁股，也有很多好玩的地方。
尾灯的形状千奇百怪，有的像两把锋利的剑，晚上一亮起来，特别扎眼；有的则像两个弯弯的月牙，特别柔和。
还有车尾的标识，那些字母和数字就像是汽车的身份证，告诉别人它是谁家的娃，啥型号的。
# （二）汽车内部。
1. 驾驶舱。
走进驾驶舱，那就是汽车的核心操作区域啦。
方向盘握在手里，感觉自己就像个掌控全局的老大。
不同的车方向盘手感还不一样呢，有的软软的，很舒服；有的则稍微有点硬，给人一种很扎实的感觉。
仪表盘就像是汽车的脸，上面各种指针和指示灯就像它的五官。
转速表、速度表、油表，这些指针就像小指针精灵一样，不停地跳动着告诉驾驶员汽车的状态。
中控台上有各种各样的按钮和屏幕，就像个小宇宙，密密麻麻的。
那些按钮按下去的时候还会有不同的手感，有的清脆，有的沉闷。
大屏幕的话，现在好多车都有那种超大的中控屏，就像个小电视似的，能显示导航、音乐、车辆信息啥的，操作起来有的特别简单，就像玩平板一样，有的则有点复杂，得研究老半天。
生物识别技术原理及应用案例
生物识别技术原理及应用案例随着科技的不断发展，人们的认证方式也在不停地升级。
比如说《西游记》中的唐僧团队只能通过凭证和知名度相识别，而现在我们可以通过生物识别技术来识别个体。
那么生物识别技术指什么呢？在本文中，我们将具体了解生物识别技术的原理和应用案例。
一、生物识别技术原理生物识别技术是一种基于人类生理或行为特征的身份识别技术，它通过人体测量和特征分析，比如指纹、虹膜、人脸、声音、体形等独特特征的比对，以确定身份。
生物识别技术可以分为以下三种类型：1.生理权重类型：如指纹识别、虹膜识别、人脸识别、手指静脉识别、声纹识别等。
这些技术可以通过变化的生理参数准确识别身份。
2.行为识别类型：如键盘特征、鼠标移动、笔画、步态等。
这些技术将人类行为相关参数与特定身份关联。
3.混合类型：如综合利用生理参数和行为参数，如健康参数、交互参数等，实现身份识别的混合技术。
通过生物识别技术，可以实际上更好地保护人们的隐私、增强系统的安全性、提高服务品质、提高检测准确率，并简化了行政管理等。
二、生物识别技术应用案例生物识别技术可以应用于多个领域，通过以下几个例子我们会更好的理解它的具体应用。
1.门禁系统：生物识别技术被广泛应用于门禁系统中。
通过识别限制人员的身份，可以更好地保护公司或园区的安全。
在不同的门禁系统中，识别技术也有所不同。
在高级门禁系统中使用人脸识别和虹膜识别等生物识别技术，而在家庭门禁系统中则使用指纹识别等技术。
2.交通管理：生物识别技术可以实现与车辆的绑定，识别参与交通违法行为的驾驶者，从而实现快速处理交通违法行为、降低事故发生率等目的。
或者利用生物特征的技术，对驾驶者进行人体健康检查，从而降低交通事故的风险。
3.移动支付：生物识别技术还可以应用在移动支付系统中。
支付宝和微信支付等服务已经允许用户通过人脸或指纹识别进行付款，大大提高了安全性和便利性。
此外，大多数ATM机现在都配备指纹识别或虹膜识别设备，以实现用户的身份验证。
AI算法简介及应用场景分析
AI算法简介及应用场景分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种快速发展的技术，已经在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。
其中，AI算法作为实现人工智能的核心技术，起着至关重要的作用。
本文将介绍AI算法的基本概念和常见类型，并对其应用场景进行深入分析。
一、AI算法概述AI算法是通过将人工智能思维和原理融入到计算机程序中，实现自动化的推理、识别、决策等过程。
AI算法可以模拟和对应人类智能，使计算机系统能够具备学习、理解和判断等高级智能功能。
AI算法的主要类型包括机器学习、深度学习、强化学习等。
其中，机器学习是一种通过让计算机程序从数据中学习并改进性能的方法。
常见的机器学习算法有支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest）、逻辑回归（Logistic Regression）等。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的算法，通过多层次的神经元网络进行模式识别和学习。
典型的深度学习算法有卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
强化学习则是一种通过与环境进行交互来学习最优行为策略的方法。
二、AI算法的应用场景1. 人脸识别人脸识别是一种通过计算机系统对人脸图像进行分析和比对的技术。
AI算法在人脸识别领域的应用已经十分广泛，如人脸解锁、人脸支付、人脸门禁等。
AI算法通过对人脸图像进行特征提取和匹配，可以快速准确地实现人脸识别功能。
2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是研究计算机与自然语言之间交互的一门学科。
AI算法在NLP领域的应用也非常广泛，比如智能客服、机器翻译、情感分析等。
通过深度学习等算法，AI系统可以理解和生成人类语言，实现与人的自然交流。
基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别
基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别曹蒙蒙;李新叶;范月坤【摘要】针对现有的车标识别方法无法较好地处理阴影、遮挡、污损等情况下识别率低的问题,提出了基于判别低秩矩阵恢复和稀疏表示的车标识别方法.文中采用判别低秩矩阵恢复来纠正效果较差的训练样本,并通过学习一个低秩投影矩阵,将待测样本特征矩阵投影到相应低秩子空间来恢复干净的测试样本.并采用稀疏表示方式进行分类识别.同时,在Medialab LPR Database数据集上进行了对比实验,实验结果表明,该识别方法的性能要优于当前其他识别方法.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)004【总页数】5页(P57-60,64)【关键词】车标识别;低秩矩阵恢复;稀疏表示;低秩投影矩阵【作者】曹蒙蒙;李新叶;范月坤【作者单位】华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003;华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003;华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003【正文语种】中文【中图分类】TP391.41车辆识别是智能交通系统的重要研究内容。
随着汽车数量的增加，汽车假牌、套牌等现象越来越多。
这就对车辆识别研究提出更高的要求，即在识别车牌号码的同时也要识别出车型，若要确定车牌与车型的一致性，即鉴别是否为套牌车辆。
因此，基于交通图像的车标识别因其在公共安全中的重要意义受到越来越多的关注。
关于车辆类型的研究，现在主要集中在识别大型货车、中型汽车、小型轿车的范围［1－2］。
对车辆所属的具体车型进行识别难度较大，对于车辆品牌的识别，有些采用车的前脸作为研究对象进行车型识别［3］，但由于详尽车型的车脸特征不突出，因此识别率低。
通常采用车标识别的方法来实现。
目前国内外学者已在车标识别方面进行了相关的研究，例如文献［4］使用模版匹配的方法进行车标识别，文献［5］中采用模版匹配进行粗识别然后采用特征进行二次识别，文献［6］提出了基于 Hu不变矩的识别方法，文献［7］利用独立成分分析提取车标的特征然后采用模糊支持向量机实现车标分类，D.F.Llorca等人提取车标的HOG特征并采用支持向量机进行车标识别［8］。
基于YOLOv4的车辆检测与识别研究
物联网技术 2022年 / 第2期240 引 言随着经济的发展，交通拥堵问题凸显，严重影响人民生活水平的提高，构建智能化的交通监测系统对减少交通拥堵、提高交通运输效率具有重要意义。
对车辆目标进行准确、实时的检测是智能交通系统的核心，在现有车辆检测算法研究中，基于深度学习的检测算法成功引起了学者们的关注，特别是针对复杂场景中多个车辆的检测更具挑战性。
目前基于视频图像的车辆检测研究领域算法众多，大致可以分为2类，分别为目标检测算法和深度学习算法。
传统目标检测算法通过阈值处理、形态学处理等方法提取车辆信息，然后拟定阈值通过滑动窗口对车辆进行检测。
2001年，ViolaP 和Jones M. Rapid 通过对目标特征增强级联实现目标检测[1]；2002年，Lienhart R 和 Maydt J. An 对haar 类特征扩充实现快速目标检测[2]。
上述传统目标检测算法存在特征泛化能力低以及运算过于复杂等问题。
随着深度学习等人工智能技术的飞速发展，YOLO 系列、SSD 、Faster R-CNN 以及Fast R-CNN 等基于深度学习的目标检测算法出现。
Lipikorn 等提出了一种基于SIFT 描述子和神经网络的车辆标志识别方法[3]。
尽管该方法成功消除了照明强度和角度变化的影响，但该方法的准确性较低且计算复杂，导致实时性较差；Xia 等提出一种将CNN 和多任务学习结合从而识别车辆的方 法[4]，该方法采用自适应权重训练，提升了多任务模型的收敛。
上文提到的深度学习方法能较好地提取车辆的相关特征，但对于目标检测的精度较低，速度较慢，不能满足实际中实时检测的需求。
针对上述现有的目标检测问题，本文采用基于YOLOv4的车辆检测与识别算法，收集了来自2005 PASCAL 视觉类挑战赛（VOC2005）中相关的车辆数据集，通过Mosaic 数据增强算法扩充数据集，采用K-means++聚类算法[5]得到适应本数据集的锚框坐标，采用CIOU 损失函数进一步提升模型的识别精度，提升算法的鲁棒性，提高车辆检测识别 精度。
加油站人车识别技巧与处理流程详解
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人脸抓拍识别系统技术方案
人脸抓拍识别系统技术方案一、系统概述“人车抓拍卡口系统”的出现，使对车辆和人员的监控实现实时报警成为了可能，不但可以对车辆进行监控管理，而且同时对人员进行了有效监控管理，对于城市中心区域、城市城中村及中小城市的治安管理系统建设更具有现实作用和意义。
同时该系统在机制上实现了无效数据的屏蔽从而可以有效地降低中心存储的压力，该系统的数据采集方式可以实现多级检索，大大提高了系统的使用效率、节省了查询时间、减少了警力的占用。
该系统响应了公安部的要求，符合当前实际的需要，具有时效性及高科技的特点，减少了大系统建设的后顾之忧，必将在推广后成为公共安全的得力助手，达到“科技强警”的目标。
二、系统优势1、视频触发，应用灵活、方便，不需要破路埋设线圈，系统建设简单、维护方便。
2、前端采用高清一体网络摄像机作为图像采集设备，成像质量高达300万像素，图片质量高。
一台高清摄像机可实现对车辆的抓拍、完成号牌识别、行人抓拍、视频记录。
设备构成简单，系统建设、应用简便，工控机用作前端存储。
3、系统支持后期人脸比对扩展功能，可将前端抓拍人像与人像库进行实时比对，当比对相似度达到一定阀值，则会自动报警。
也支持遗留物检测、固定物检测等扩展功能。
4、可以实现对重点区域同时提供高清的人像照片、车辆照片和有效高清视频录像，实现对重点区域的全天候、大范围的管理要求，提高了管理水平，在一定程度上极大的制止了不法行为的发生，同时也为相关安全部门的调查取证创造了条件，为后期的案件处理提供可靠、有效的线索和依据。
5、领先的车牌识别技术：准确率很高，车牌识别种类齐全，可准确识别车牌字体和车牌底色。
6、系统操作简便、人机界面友好，易于维护。
7、多目标系统对地铁出入口的广场进行一个全局的监控和细节目标的检测跟踪。
8、人群密度统计，对广场区域人群密度进行分析统计，已4种颜色表示密度，但密度超过设定值，立即进行报警。
三、应用场景目前本系统主要应用在以下几个方面：⏹地铁站、机场、车站、高速路收费站、城中村、小区等重要的出入口；⏹公路卡口点、社区、景区、工业园区、政府、军队等场所；四、系统设计4.1 概述系统是我司自主开发设计的新一代智能卡口系统，同时具有车辆监控管理和人员监控管理功能。