智能卡口如何識別車輛信息?

智能卡口通過多種技術(shù)和方法來識別車輛信息。

基于車牌信息的車輛識別方法,分為車牌定位、字符分割和字符識別三個功能模塊。車牌定位檢測車牌在圖像中的位置,字符分割將車牌圖像中的字符個體分離,字符識別把分割的字符圖像轉(zhuǎn)換為字符信息,目前車牌識別技術(shù)成熟且應(yīng)用廣泛。

基于車輛表觀信息的車輛識別方法,是基于車輛外觀,采用車標(biāo)和車型識別相結(jié)合的方式。車標(biāo)識別通過計算機視覺等技術(shù)提取車標(biāo)信息獲取品牌信息,常用方法有基于邊緣直方圖、結(jié)合 2DPCA-ICA 和 SVM、基于 Hu 不變矩、基于 SIFT 描述子和基于模板匹配這五種。車型識別主要有基于模板匹配和基于統(tǒng)計特征的方法,應(yīng)用多的是基于特征的識別算法,先建樣本數(shù)據(jù)庫,提取樣本特征,用機器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練分類器。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因能自適應(yīng)構(gòu)建特征表達,已用于車型識別。

智能卡口還能提取車身顏色、車型等信息,通過多個卡口點組合可構(gòu)成區(qū)間測速系統(tǒng)等。

地感線圈檢測法準(zhǔn)確率高但安裝維護影響交通和路面,紅外線探測法原理簡單識別率高但硬件成本高安裝環(huán)境特殊,動態(tài)壓電檢測法效率高但安裝復(fù)雜受影響因素多,基于圖像的車型識別法包括車輛區(qū)域檢測和識別,車輛區(qū)域檢測有基于車牌定位和車輛整體特征的方法,車輛區(qū)域識別有模板匹配、機器學(xué)習(xí)等方法。

智芯原動自主研發(fā)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車型識別方法,結(jié)合車牌定位和車輛整體特征,能快速檢測且魯棒性好,在芯片上實現(xiàn)智能硬化,提高運算速率、節(jié)約時間和成本。

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