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车型识别系统

车辆如何快速实现车型、车长识别

浏览: 发表时间:2020-06-19 09:25:56 作者:同业兴创


  本系统中采用BP神经网络结构来进行学习和识别,G3R车型识别系统根据运算准则,对车辆特征参量进行一定的运算后,判断输出该图像是哪一类图像,采用模式匹配的方法进行判断。


  车辆自动识别系统中以车辆自拍系统为辅助系统,对过往车辆进行抓拍,并与其瞬间背景进行比较、处理进而得出所需特征值并通过神经网络进行车辆类型(客车。货车和轿车)的初步识别,共包括车辆特征值的选取和提取以及基于BP神经网络的车辆类型识别三个部分。


物流园车型识别系统


  通过对车辆基本特征的分析确定了顶长比、顶高比和前后比三个特征值:然后利用基于小波变换模局部极大值的边缘检测方法,结合多尺度分析实现特征值的提取:进而构造BP神经网络并利用其进行车辆类型识别。


  对于不同的车型。具有不同的车辆特征,如:车高,车长,车宽,轴矩。由于在图像中这些量受分辨率的限制。我们要从图像中得到这些车辆特征值。从而进行分析,达到识别不同车型的目的,得到车辆的边缘图像后,对其进行行列扫描,就可求出特征值车型的识别和分类。


车型、车长分类系统


  从图像中提取的车型特征信息来设计分类器对车辆进行分类,在分类识别过程加入神经网络算法等自学习的算法。使其具有自适应、自学习的能力,较强识别的能力。


  在本系统中,采集的是车辆运行中的动态图像,所以涉及到运动图像检测,处理的过程。包括灰度变换。消噪,图像增强,边缘增强,图像分割等,以使之能达到特征提取和识别的效果在识别过程中,获得的图像是能否正确识别的关键。


  目前我公司拥有整套的系统方案已经在物流园区、工业园区、大型农贸市场等领域开始了应用。客户对设备及系统稳定性给与肯定,让我们更有信心为各行业和领域提供更加优质的产品及服务,右侧咨询获取最新方案及报价。

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