视频检测技术在车牌识别领域的应用
车辆视频检测原理
车辆视频检测原理
车辆视频检测是指利用视频处理技术对道路上行驶的车辆进行实时监测和识别的技术方法。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 视频采集：通过摄像机或监控摄像头对道路上的车辆进行实时录制。
视频采集需要具备较高的分辨率和帧率，以获取清晰且连续的图像。
2. 图像预处理：对视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强、图像对比度调整等。
预处理可以提高图像质量，减少噪声干扰，使后续处理更加准确和稳定。
3. 目标检测：利用计算机视觉算法对预处理后的图像进行目标检测。
目标检测算法通常使用特征提取和分类器训练的方法，通过提取图像中的边界、纹理、颜色等特征，并使用分类器判断是否为车辆。
4. 目标跟踪：对检测到的车辆进行跟踪，以实现对其运动轨迹的实时追踪和分析。
跟踪算法一般基于目标的位置、速度和运动方向等信息，通过连续帧之间的匹配和预测，实现目标的跟踪。
5. 车辆识别：对跟踪到的车辆进行识别和分类，通常使用机器学习工具和模型来进行车辆特征提取和识别。
识别可以根据车辆的品牌、车型、颜色等特征进行分类和识别，并获取更详细的车辆信息。
6. 数据分析和应用：对检测到的车辆信息进行分析和处理，可以用于实时车流监测、拥堵预警、交通态势分析等应用。
同时，也可以将车辆信息与其他数据进行关联，如车牌识别、人脸识别等，用于实现更全面的交通安全管理和智能交通系统。
海康车辆识别系统方案
海康车辆识别系统方案海康威视是全球领先的安防解决方案提供商之一，其在视频监控、网络安全、智能交通、数字化城市等领域均有较大的影响力。
其中，智能交通领域是海康威视的重点发展方向之一，其方案涵盖了智能交通监控、智能安全管控等多个领域。
而在智能交通中，车辆识别系统也是重要的一环。
本篇文档将简要介绍海康威视的车辆识别系统方案。
方案概述海康威视的车辆识别系统方案可以分为两部分，即车牌识别和车型识别。
这两项技术最终将被应用在智能停车场、道路监控等多个场景中。
车牌识别车牌识别是海康威视车辆识别系统方案中的重要组成部分，它主要通过照相机、图像处理器、识别算法等技术实现对车牌的识别和识别结果的输出。
例如，智能停车场中，车辆进入停车场时，将自动拍摄进入车辆的车牌照片，通过识别算法识别车牌号码并上传至云端，方便用户随时查阅。
同时，在充电桩等设备的智能识别中，车牌识别技术也有重要的应用。
车型识别除了车牌识别，车型识别也是海康威视车辆识别系统方案的重要部分。
利用先进的计算机视觉技术，可以将车辆的车型信息进行识别，包括车辆型号、颜色、品牌等多项属性。
这种车型识别技术可以广泛应用于智能停车场、道路监控等领域。
例如，在智能停车场中，通过车型识别技术，可以自动识别车辆的车型信息，并根据车型进行智能的停车规划。
技术特点海康威视车辆识别系统方案具有多种技术特点，包括：•高精度识别：利用领先的车牌、车型识别算法，可以实现较高的识别精度，预测准确性高。
•大规模处理：海康威视车辆识别系统方案采用分布式结构，可以在分布式的服务器上处理大规模车辆数据，应对复杂多变的道路环境。
•快速响应：车辆经过检测点后，海康威视车辆识别系统方案可以迅速捕捉到车辆图像信息，并在短时间内进行处理和识别，快速响应实现自动化处理。
•多种接口：海康威视车辆识别系统方案具有多种接口，包括图片接口、流接口和算法接口等，可以适应不同的场景和应用需求。
应用场景海康威视车辆识别系统方案应用场景广泛，包括：•智能停车场：在智能停车场中，海康威视车辆识别系统方案可以实现自动车辆进入、出场识别和空余车位监控。
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计引言随着人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的智能车牌识别系统已经成为了现实。
这种系统利用计算机视觉技术，将车辆图片中的车牌信息自动识别出来，为交通安全、停车管理以及智能交通系统的发展提供了重要的支持。
本文将详细介绍一个基于机器视觉的智能车牌识别系统的设计。
一、系统原理智能车牌识别系统的核心原理是利用计算机视觉技术对车辆图片进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息。
整个系统的流程可以分为以下几个步骤：1. 图像采集与预处理：首先，系统需要获取车辆图片，可以通过摄像头或者视频设备进行采集。
采集后，需要对图片进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续字符识别的准确性。
2. 车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，它的目标是将车牌从整个图片中分割出来。
这一步主要依靠图像处理算法实现，包括颜色梯度、边缘检测、形态学处理等，以提取出车牌的位置信息。
3. 字符分割：在车牌定位的基础上，需要将车牌上的字符分割开来。
字符分割也是利用图像处理算法完成的，可以使用边缘信息、区域划分等方法，将字符分割成单个的图像块。
4. 字符识别：字符识别是整个系统的核心任务，它的目标是将字符图像识别出来，转化成对应的文本信息。
基于机器学习和深度学习的方法被广泛应用于字符识别任务，可以使用卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN)等方法进行训练和识别。
5. 结果输出与存储：最后，系统将识别结果输出并存储，可以通过显示在屏幕上或者保存到数据库中的方式呈现给用户或者其他系统。
二、关键技术1. 图像处理算法：图像处理是智能车牌识别系统中的重要环节，其中车牌定位和字符分割是关键步骤。
常用的图像处理算法包括Sobel算子、Canny算子、形态学操作等，它们能够通过对图像进行边缘检测、形态学操作等操作，实现对车牌的定位和字符的分割。
2. 字符识别算法：字符识别是智能车牌识别系统的核心任务，采用机器学习和深度学习算法可以提高识别准确率。
如何利用AI技术进行智能车牌识别
如何利用AI技术进行智能车牌识别智能车牌识别技术是一种基于人工智能的先进技术，通过使用计算机视觉和深度学习算法，实现对车辆上的车牌进行快速、准确地识别。
这项技术在交通管理、安防监控以及智慧城市建设等领域具有广泛应用价值。
本文将介绍如何利用AI技术进行智能车牌识别，并讨论相关应用和未来发展趋势。
一、智能车牌识别的原理和流程智能车牌识别系统主要由图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、字符分割模块和字符识别模块等组成。
其工作流程如下：1. 图像采集：通过摄像头或者监控设备获取车辆图像。
2. 预处理：对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便更好地提取出车牌区域。
3. 特征提取：利用特定算法从处理后的图像中提取出车牌区域，并对该区域进行形状分析以确定是否为有效车牌。
4. 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用深度学习算法对分割得到的字符进行识别，将其转化为文字信息。
以上流程说明了智能车牌识别系统的运行原理，下面将聚焦介绍其中几个关键环节。
二、图像预处理在车牌识别中的重要性图像预处理是智能车牌识别系统中不可或缺的环节。
车辆图像获取过程中常常伴随着光照变化、车辆姿态多样性和干扰噪声等问题，这些因素会对车牌图像的质量产生负面影响。
因此，在进行特征提取和字符分割之前，需要对采集到的图像进行一系列预处理操作。
首先，去噪处理是为了降低干扰噪声对后续处理步骤的影响。
高斯滤波、中值滤波和邻域平均法等方法可以有效地去除椒盐噪声、高斯噪声等。
其次，灰度化操作可以将彩色图片转换成灰度图像，简化操作，并且减少计算量。
通常使用以下公式进行颜色通道间的加权平均：gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B最后，二值化操作将灰度图像转换为二值图像，以突出车牌区域的特征。
通过设置适当的阈值，可以实现背景与前景的分离。
三、基于深度学习的字符识别方法在智能车牌识别系统中，字符识别是一个关键步骤。
基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究
基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究摘要：本文介绍了高速发展的信息化背景下，通过对道路及卡口所部署的视频监控采集的图形进行分析，快速的对车辆的车标进行快速的识别。
引言随着社会经济的发展,城市中的机动车数量不断增加,极大的增加了城市对于交通和治安的管理难度。
特别是伴随着机动车数量的不断增加，机动车辆盗抢及利用机动车犯罪等案件也显著的提升。
就上海而言，截止2012年底共拥有机动车数量为262.3万辆，2012年中被盗抢的机动车超过1万辆，涉及机动车的犯罪案件超过数万件。
这些案件不仅给被害人造成了巨大的经济损失，同时还严重破坏了社会的稳定。
目前，公安部门在接到报警后，会在各个布控网点利用人眼来查阅监控视频，按照车型、颜色、车牌进行识别，但由于不可能使停车检查车辆的比例过大，因此侦破率很低。
如果能够采用基于监控视频的车辆自动识别系统，将大大提高机动车辆的识别能力和实时性，可以极大的节省警力，提高案件的侦破率。
利用基于监控视频的智能识别技术监控系统可以将视频的数字信息进行快速提取，具有监控异常及时报警、人员成本低、可全天候工作等优点。
与传统监控系统相比，具有以下优点：(1)不需要依靠人员24小时一直紧盯屏幕，系统可以对异常情况进行真正的7×24全天候监控。
(2)可以对所有监控视频进行智能监控，有效的监控范围可以提高数十倍，大大提高了监控效率。
(3)侦测并记录出现在监控屏幕内的违规行为并自动预警，并可以自动锁定目标进行跟踪监控，形成视频跟踪和摄像机区域联防。
然而，在基于监控视频智能识别系统中对运动车辆的车辆类型精确识别技术主要有两个方面，一个是车牌识别，利用车牌定位技术和车牌字符识别技术对车牌进行识别；另一个是车型识别，按照车辆的大小、外形、颜色、车标进行识别和分类。
一般作为对一辆机动车类型的精确实时识别技术，在车辆大小和外形的识别方面的技术研究比较成熟。
由于车辆车标在监控视频中较小，定位和识别的难度较大，所以在这方面的研究较少。
人工智能在安防领域的应用有哪些
人工智能在安防领域的应用有哪些在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为众多领域的关键技术，安防领域也不例外。
人工智能的应用为安防工作带来了前所未有的变革，极大地提高了安全性和效率。
首先，智能视频监控是人工智能在安防领域的重要应用之一。
传统的视频监控系统主要依赖人工观察和分析，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。
而借助人工智能技术，监控摄像头能够自动识别和分析图像中的人、物和行为。
例如，通过人脸识别技术，可以快速准确地识别出特定人员，无论是在公共场所还是企业园区。
这对于寻找失踪人员、追踪犯罪嫌疑人等都具有重要意义。
同时，行为分析功能能够检测到异常行为，如人群的突然聚集、人员的激烈冲突等，及时发出警报，让相关人员能够迅速采取行动。
其次，门禁系统也因人工智能而得到了显著的提升。
以往的门禁系统可能仅仅依赖密码、卡片或者指纹识别。
但如今，结合人工智能的面部识别和虹膜识别技术，使得门禁更加安全和便捷。
面部识别技术可以在无需用户主动配合的情况下，远距离快速识别合法用户，允许其进入。
而且，这种技术还能够有效防止冒用他人身份的情况发生。
虹膜识别则具有更高的准确性和唯一性，因为每个人的虹膜特征都是独一无二的，几乎不可能被伪造。
再者，人工智能在安防领域的另一个重要应用是智能预警系统。
利用大数据分析和机器学习算法，系统可以对收集到的各种信息进行分析和预测。
例如，通过分析某个区域的历史犯罪数据、人员流动情况以及环境因素等，预测可能发生犯罪的时间和地点，提前部署安防力量，做到防患于未然。
在车辆管理方面，人工智能同样发挥着重要作用。
车牌识别技术可以快速准确地读取车辆牌照信息，实现自动放行、收费管理等功能。
同时，车辆行为分析技术能够检测到车辆的超速、逆行、违停等违规行为，并及时通知相关部门进行处理。
另外，人工智能还应用于安防机器人领域。
这些机器人可以在一些危险或复杂的环境中执行巡逻任务，通过搭载的传感器和摄像头收集信息，并利用人工智能算法进行分析和判断。
AI在安全监控中的作用
AI在安全监控中的作用人工智能（AI）技术在安全监控领域的应用正在逐渐展现其巨大潜力和作用。
AI技术的快速发展和不断完善为安全监控带来了许多前所未有的优势和创新。
本文将探讨AI在安全监控中的作用，并重点介绍其在视频监控、入侵检测以及预测分析方面的应用。
一、AI在视频监控中的作用1. 智能识别技术：AI技术可以通过对视频图像的分析和处理，实现人脸识别、车牌识别、行为分析等功能。
通过智能识别技术，监控系统可以迅速准确地识别出特定人物或车辆，提供实时的监控信息。
2. 异常行为检测：AI技术通过对监控视频的实时监测和分析，可以识别出异常行为，如携带危险品、闯入禁区、打架斗殴等。
监控系统可以及时发出警报，并通知相关人员采取相应的措施，有效保障安全。
3. 云存储和智能检索：AI技术结合云计算，可以实现大规模视频数据的存储和管理。
监控视频可以通过AI技术进行自动分类、标注和检索，提高数据的利用效率和价值。
二、AI在入侵检测中的作用1. 智能感知技术：AI技术可以通过安装在设备上的传感器，实现对入侵行为的感知和判断。
通过智能感知技术，可以及时发现并识别出入侵者，并及时报警。
2. 异常事件检测：AI技术可以通过对设备传感器数据的实时监测和分析，识别出异常事件，如火灾、漏水、煤气泄漏等。
监控系统可以及时发出警报，并采取相应的应急措施，保障安全。
3. 数据分析和预测：AI技术可以对历史数据进行分析和建模，通过学习和训练，预测出可能发生的安全隐患和风险，并提前采取相应的措施进行预防和应对。
三、AI在预测分析中的作用1. 数据挖掘和分析：AI技术可以通过对大量的监控数据进行挖掘和分析，发现潜在的安全隐患和风险。
通过对数据的深入分析，可以提供决策支持和风险预警，及时采取措施防范风险。
2. 智能预警和预测：AI技术可以通过对监控数据的实时分析，快速准确地预警和预测出可能发生的安全事件。
这有助于提高安全监控的及时性和有效性，为相关部门提供决策和应对方案。
基于图像识别的车牌追踪与定位
基于图像识别的车牌追踪与定位近年来，随着科技的不断发展，以图像识别技术为代表的人工智能技术已经成为串联各个行业的纽带。
而在交通领域，基于图像识别的车牌追踪与定位成为了一个备受关注的热门话题。
这一技术能够快速准确地追踪车辆，帮助交通部门进行违规行为的监测和执法，优化交通运营，提升城市管理水平。
一、车牌追踪技术的基本原理车牌追踪技术的基本原理是对车辆进行图像采集，并对车辆的车牌进行识别和追踪。
这一过程中，需要充分利用图像识别、计算机视觉、模式识别等技术的优势，快速准确地完成车辆的追踪和车牌的识别，以便进行进一步的分析和处理。
二、车牌追踪技术的应用场景车牌追踪技术的应用场景非常广泛。
在交通领域，它可以用于实现城市交通智能化管理，可以帮助监测车辆的行驶状况，提高路口通行效率，降低道路拥堵状况。
此外，还可以用于实现车辆违规行为的监测和执法，提高城市的治理水平。
在安保领域，车牌追踪技术可以用于实现进出口管理系统，提高采集、查询和比对人员信息的效率和准确性。
同时，在商业智能等领域，也可以利用车牌追踪技术进行客流统计，行为分析，为商业决策提供帮助。
三、车牌追踪技术的优缺点车牌追踪技术的优点在于，它可以快速、准确地进行车辆追踪和车牌识别。
同时，它还可以实现远程监测和控制，在一定程度上取代了人力巡逻。
这一技术可以大幅度提升交通管理和安保管理的效率和精度，减轻了人力和物力的负担，是一项非常重要的技术创新。
然而，车牌追踪技术的应用也存在着一些问题。
首先，由于图像处理的技术复杂度较高，因此车牌追踪技术在开发上相对较难。
其次，存在一些技术难题，如对复杂场景和不同天气条件下的车辆进行追踪和识别，目标物体的形态变化等。
需要专门的算法和技术支撑，这也暴露出技术的不足之处。
四、未来车牌追踪技术的发展方向随着技术的不断创新和发展，基于图像识别技术的车牌追踪技术将有更广阔的发展前景。
未来，这一技术将会更好的应用于城市交通管控、尤其是城市快速路监测等场景，进一步推动智慧城市建设的进程。
图像处理技术在智能交通中的应用
图像处理技术在智能交通中的应用随着人工智能技术的不断发展和普及，智能交通系统也得到了广泛的应用和推广。
图像处理技术在智能交通中扮演着非常重要的角色，尤其是在车辆识别、自动驾驶和交通监管等方面，它的应用更加明显和广泛。
一、车辆识别
车辆识别是智能交通系统中不可或缺的一部分，它可以通过数字图像处理技术来实现。
车辆的颜色、大小、型号、车辆标志、车牌号码等特征都可以作为判断车辆身份的依据，而数字图像处理技术可以利用这些特征进行识别。
在智能交通中，通过车辆识别可以实现对车辆的追踪监测、道路车流量的统计、违法行为的监管等。
二、自动驾驶
自动驾驶是智能交通系统的未来发展方向之一。
它可以实现无人驾驶的目标，从而提高交通安全性和效率性。
自动驾驶技术需要借助数字图像处理技术来实现车辆的感知和决策。
通过车载摄
像头采集的图像，可以识别车辆周围的障碍物、识别交通信号灯、路边标志等，从而做出正确的决策和行动。
三、交通监管
数字图像处理技术在交通监管中也有很重要的作用，它可以帮
助警察部门实现交通违法行为的识别和处理。
通过摄像头捕获交
通违法行为的照片或视频，然后借助数字图像处理技术，可以实
现对车辆、车牌号码、车辆型号、行驶方向等信息的识别，从而
达到对违法行为的监管和控制。
总之，图像处理技术在智能交通中的应用十分广泛，不仅可以
实现车辆识别、自动驾驶和交通监管等功能，还可以帮助交通部
门实现泊车管理、道路通行状况的实时监测等功能。
随着技术的
不断发展和完善，相信智能交通系统在未来会有更为广阔的市场
和应用领域。
车牌识别研究内容
车牌识别研究内容车牌识别是一种自动化技术,可以自动识别车牌上的文字、数字和符号,并提取相关信息。
车牌识别技术在交通、安防、监控等领域有广泛的应用,可以提高交通效率、减少交通事故、保障公共安全。
本文将介绍车牌识别的研究内容,包括车牌识别的基本原理、车牌识别技术的分类、车牌识别系统的组成和车牌识别技术的应用。
一、车牌识别的基本原理车牌识别的基本原理是利用计算机视觉和图像处理技术,对车牌图像进行自动识别。
车牌识别系统通常包括图像采集设备、图像预处理设备、特征提取设备、字符识别设备等组成。
图像采集设备用于采集车牌图像,通常采用摄像机或相机。
图像预处理设备用于对车牌图像进行预处理,包括亮度调整、对比度调整、色彩平衡等操作,以提高车牌识别的准确率。
特征提取设备用于提取车牌图像的特征信息,包括车牌的颜色、形状、字符大小等特征。
字符识别设备用于对车牌图像中的文字进行字符识别,将识别结果输出到计算机中。
二、车牌识别技术的分类车牌识别技术可以根据车牌的形状、颜色、字符大小等因素进行分类。
常见的车牌识别技术包括:1. 文字识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的文字,如英文、中文等。
文字识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行字符识别。
2. 数字识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的数字,如1、2、3等数字。
数字识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行数字识别。
3. 字符识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的各种字符,如字母、汉字、符号等。
字符识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行字符识别。
三、车牌识别系统组成车牌识别系统通常由以下几个部分组成:1. 图像采集设备:用于采集车牌图像。
2. 图像预处理设备:用于对车牌图像进行预处理,包括亮度调整、对比度调整、色彩平衡等操作。
3. 特征提取设备:用于提取车牌图像的特征信息,包括车牌的颜色、形状、字符大小等特征。
4. 字符识别设备:用于对车牌图像中的文字进行字符识别,将识别结果输出到计算机中。
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Ｔ ， 责任编辑孙嫱
视频检测技术 在车牌识别领域的应用
謇蓦 一固 目圈
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鹱北京信路威科枝发展有限公司王超 近年来，随着计算机技术与智能交通技术的发展，车 辆牌号识别技术作为图像识别技术的一个分支 获得了曰 益广泛的应用。在交通监管和控制、物业管理、道路收费 等智能交通系统中，作为车辆通行信息的重要来源，车辆 牌号的识别和车辆通行图片的抓拍都具有重要的实用价值。 但是，通常在讨论车牌识别设备性能时，比较多的是 讨论车牌号的识别率 较少讨论到抓拍图片的质量。事实 上 不同的应用、不同的客户对识别率和图片质量的要求 是不同的。例如：在车辆行驶路径判别中，用户对识别率 的要求较高 对抓拍图片的要求较低，抓拍图片仅作为对 设备识别率的人工校验所用：而在超速监控中，用户对识 别率一般不提过高的要求 但对抓拍图片质量要求较高 希望在看清楚车牌的前提下尽可能地看清违章车辆的全貌， 以作为违章处罚的依据。 如何提高复杂应用环境下的识别率，如何获取符合用户要求的高质量抓拍图片．以满足不同用户的现实需求 是识别设备厂商急需解决的问题：智能交通项目固有的特点是地域分布广、施工周期长、维护成本较高等 特别是 近年来系统趋于复杂化，如何简化系统、降低施工和维护成本，也是厂商面临的现实问题 在很多项目上 特别是 城市和公路路段的车牌识别应用中 客户已经明确提出禁止破坏路面，如何在不破坏路面的条件下实现系统的高性 能 同样也是一个必须解决的问题。 视频车辆检测技术与传统的硬件触发技术相比 在解决上列问题具有独特的优势： ◇通过对道路实时监测与目标物体的跟踪，获取车辆到达信息的同时 检测车辆位置的变化 使后端识别程 序可以实现视频流连续多帧识别，以提高抗干扰能力 在原有单帧图片识别的基础上，进一步提高识别率 ◇可以在系统当中缓存当前车辆所有的图片，根据客户的要求 定制精确的抓拍图片 ◇不依赖于其他设备的非接触式车辆检测，只是在原有的识别模块前增加一套视频检测软件模块 降低了系 统成本 简化施工和维护的难度 不破坏路面 减少工期。 作为一项公认的代表车牌识别发展趋势的新技术 视频车辆检测需要更强大的硬件处理平台以及更为先进的算 法为基础 可以看￣ｒＪ；５少厂商为此做出的努力。近年来，随着计算机视觉技术的发展和硬件处理能力的提高 使该 技术逐步走ｒｈ实用 在２００５年下半年开始 出现了采用视频检测技术的成熟产品，在多种应用场合都表现出优良
的性能。
视频车辆检测技术与硬件触发技术 ◆视频车辆检测技术与硬件触发技术的概念区分
维普资讯 http://www.cqvip.com 检测和触发是两个在工程上有本质区别的概念。 ◇车辆检测：在摄像机视野当中是否有车辆出现以及车辆在 监控区域中任意时刻的位置，它包含了对目标物体特征的精确判别 以及对目标物体的跟踪，是动态的、连续的过程，不但提供车辆到 达信息，还实时提供车辆位置变化信息，提供的信息是连续的，多 样化的。 ◇触发：是否有车辆到达预设的指定位置，该位置是最佳拍摄 位置，到达时给识别设备发送触发信号，提供的信息是单一的。 本文讨论的是视频车辆检测技术而非视频触发技术。 ◆传统的车牌识别硬件触发技术 传统的车牌识别需要触发是为了获取一张清晰的图片用于识别。 通过外部埋设地感线圈或者架设红外光帘，感知车辆到达信息．摄像 机指向特定区域，焦点、焦距都设定在该区域的中心位置，当车辆到 达该区域，线圈或光帘发出触发信号，通知识别设备视频流中当前时 刻的帧为目标帧 图像效果可能比较好 可以用于识别。 实际应用中，触发信号的获得，必须通过信号提取、放大、整形、 传输等过程，当车辆速度有比较大的变化时，识别设备获取的触发信 号与车辆到达最佳监控区域之间有时问差．因此识别设备所获取的目 标帧未必是最佳帧，在该目标帧中车牌不一定是最清晰的，影响了识 别率的提高。 在收费车道，停车场管理等环境下的车牌识别应用中 车速低， 在触发设备工作状态良好的前提下，使用硬件触发可以取得比较好的 效果．特别是原有系统本身就包含了触发设备 不会产生额外的投资。 但是在车速较高、环境复杂的场合．例如治安卡口、电子警察、路径 识别等应用中．触发时刻不精确将影响识别的精度 地感线圈的埋设需要破坏路面、工程难度大 特别是现在很多城 市内做工程已经禁止开挖路面．使得其应用场合受到限制。同时地感 线圈埋设在路面表层 经过重车反复碾压，极易损坏．使用寿命通常 只有两年，维护成本较高。红外光帘安 装时高于路面．易受光照、环境的干扰， 影响其应用。 ◆视频车辆检测技术 视频车辆检测是一套软件模块． 设置在识别模块之前 不需要增加额外 的硬件设备。该模块模拟人眼的视觉行 为，对视频图像进行深度分析．不断感 知道路状态的变化．分析变化产生的原 因．在排除各种可能的干扰的前提下． 通过多种算法提取车辆到达信息．使识 别设备得以完成车辆图片的抓拍和对车 １ ２１ Ｔ 技 责任编辑孙婧 牌的识别。视频检测不是简单触发的概念，它不只是检测是否有车辆 到达，同时还可以不断提供车辆的当前位置变化信息，使后端识别系 统可以根据车辆位置的变化，从视频流当中挑选目标帧序列，用目标 帧序列做车牌的检测和识别，以提高识别率，因此采用视频车辆检测 技术的识别设备具有抗干扰能力好，对速度不敏感等优点。 视频车辆检测模块的功能有： ◇监测路面变化，排除行人、栏杆机等干扰 获取基础背景图像。 ◇在图像发生剧烈抖动时进行目标物体特征的精确判别 获得 车辆到达信息。 ◇跟踪目标物体的运动轨迹，从视频流中标定可用于识别和抓 拍的帧序列。 ◇与后端识别模块形成有效的信息交互和反馈，提高检测精度。
视频车辆检测的实现 视频车辆检测的途径有两种：根据背景变化作检测、根据车辆特 征作检测。 ◆背景变化检测：视频图像在没有车辆经过时．图像是相对静 止的 图像可能会因为摄像机抖动、周边光线干扰、人或自行车等小 型运动物体而发生一定变化。当车辆到达监控区域时．图像会发生剧 烈变化．如果变化超过设定的阈值．可以认为是车辆到达，同时监视 变化区域的变化，可以获知车辆位置．通过跟踪机制，确定车辆的离 开．启动下一次检测。 该方法的重点： ◇有效排除干扰．获得相对稳定的背景图像数据，以提高检测稳 定性： ◇在不同的具体应用．设定相应的检测阈值： ◇建立有效的跟踪机制．减少多检和漏检： ◇根据工程实际．设定检测区域．减少运算量。
维普资讯 http://www.cqvip.com 责任编辑孙婧 ◆车辆特征检测的方法有两种：车牌检测和前脸检测。 车牌检测：车辆与其他物体相比 具有明显特征。根据统计，９８％ 左右的车辆都有基本符合标准的车牌 车牌是车辆非常明显的特征， 可以通过在视频流中不断检测是否有车牌，从而检测到是否有车辆通 过以及车辆的位置变化。 前脸检测：车辆的前脸特征也相当明显和稳定 两组大灯之间是 大片基本一致的区域，因此可以通过检测车辆前脸特征 检测到是否 有车辆到达。 在算法实现上 通过对特征检测和背景检测等检测方法的综合运 用，可以完成车辆的精确检测。例如：采用车牌、前脸检测与背景监 测并行的检测模式做车辆检测 在输入的视频流中同时运用上列三种 检测方法做逐帧处理。对输入视频图像的预处理是比较消耗资源的 同时做三种检测，可以共享基础数据 与单一检测相比 不会增加太 多的运算量 在技术上是可行的。每一种检测方法在算法和适应性上 各有优缺点，所产生的检测结果 经过甄别与合成，可以相互弥补，有 效提高检测的精度。 根据工程实践验证，目前可以做到总检测率９９ ５％，误检、漏检 率低于０ ５％ 完全满足国标的要求 可以应用于工程当中。 视频车辆检测的技术难点与解决 视频检测是从视频流中检测目标物体 而目标物体处于运动状 态，其位置是无法预知的 为防止漏检，必须对视频流做逐帧处理， 至少对奇场或者偶场做逐场处理。经过Ａ／Ｄ转换后的场信号通常 为７６８十２８８十２Ｂｙｔｅ，设备需要对１ ０ ８ＭＢ／Ｓ的数据流做实时逐字节 甚至部分是逐位处理，这需要巨大的硬件处理能力。同时，为保证 检测精度 需要多种检测方法综合运用 因此运算量是相当大的。 在考虑成本、可靠性的前提下 图像处理的最佳硬件平台为通用的 ＤＳＰ。三四年前主流ＤＳＰ平台的处理能力为６００ＭＩＰＳ左右．无法满 足视频车辆检测对处理能力的现实需求，因此也限制了该技术的推 广和应用。如何提高硬件的处理能力 如何提高算法的速度 是视 频车辆检测的技术难点。 随着硬件技术的进步，不断有更高性能的处理平台推出 目前主 流的ＤＳＰ单芯片处理能力已达到４８００ＭＩＰＳ基至更高 与三四年前相比 提高了８倍以上。同时车牌识别设备厂商的硬件应用能力也有大幅度 的提高，甚至可以在市场上看到采用双ＤＳＰ主从结构作为处理平台的 产品，采用双处理器后，平台的处理能力倍增。与几年前相比，在成 本没有大幅度提升的前提下 处理能力提高了一个量级 这是一种质 的变化，意味着图像处理虽然非常消耗处理能力 但是在讨论车牌识 别这项具体应用时 硬件处理能力已经不再是问题的关键 不再是检 测与识别技术的瓶颈。 处理能力的提高使得研发人员在算法的规划上可以有更多的选择： ◇可以在原有的识别基础上叠加更多的模块 例如叠加视频车辆 检测模块、精确预处理模块等： ◇可以在各模块中灵活应用多种算法 以弥补各算法固有的缺陷： ◇可以考虑模块之间的信息反馈 修正中间结果 提高精度。 近年来 计算机视觉技术的发展日新月异 计算机智能建模技术、 特定物体检测与跟踪技术层出不穷，也为车牌检测和识别打下了坚实 的算法基础。只要结合项目实际 合理选用和组合算法 ，必定可以将 车牌识别技术推向新的高度。
视频车辆检测与视频流车牌识别 通常车牌识别的过程包含车牌的检测、字符的分割、字符识别三 个步骤。 视频流车牌识别：如果车牌的检测采用视频检测方式 那么 与检测相比．车牌的分割与字符识别消耗的系统资源相对较少 因此可以对每一块车牌都进行切割和识别，输出带整牌识别可信 度参数的识别结果。通过对同一辆车在监控视频流中出现过的所 有车牌识别结果的二次分析 可以有效提高识别设备的识别率和 抗干扰能力。 通过对识别结果的可信度进行分析，监控检测的精度 在检测与 识别模块中形成反馈，不断修正检测与跟踪的中间结果 使之准确性 及效率都大为提高。 目前通常的车牌识别方案是通过摄像机监视道路 根据硬件触发 信号，从视频流中提取单场图片做识别。为获取更多的车牌信息，各 厂商采用了一系列的技术手段以提高图片的清晰度，同时使车牌在图 片中的尺寸尽可能地大。但车牌尺寸过大也带来其他问题，首先要求 触发更准确 其次与业主期望的车道监控与车牌识别在图像采集部分 合二为一的要求是背道而驰的。 为彻底解决上述问题 可能的方案是将视频车辆检测与视频车牌 识别技术结合运用 从视频流中获取更多的车牌信息 将每一场中与 车牌相关的信息都有效采集。单场车牌较小、信息量不够、或者某些 帧受到严重干扰、信息失真等 不会对识别结果产生决定性影响。只 要总信息量足够，就可以将车牌精确识别。