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机器视觉车辆识别技术优势颇多,适应各种应用环境
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时间:2014-08-29 10:54:22

        交通安全一直是安全领域中的一项重要分支,尤其在如今车辆剧增造成行车压力过重的社会背景下,如何有效解决交通安全问题迫在眉睫。近年来,机器视觉技术不断发展,其在安全领域所能起到的重要作用不断突显,使其成为可以替代人眼或者是作为人眼辅助的最佳技术手段。

        机器视觉车辆特征识别技术是以生物特征识别,对动态场景中移动目标的定位、识别和跟踪,分析、判断目标特征和行为的一项高新技术。其关键是车型特征的捕获和识别,这其中包括了车型识别、车牌识别及车辆颜色识别等技术。其对车辆的轮廓、特征、车牌的识别可以达到精确、准确、快速的要求。

        机器视觉车辆特征识别与测量系统是由车辆检测、图像采集、车辆特征识别等组成。当车辆检测器检测到车辆到达时,触发工业相机等图像采集装置,采集车辆正面图像,再把车辆图像传给车辆特征识别软件,从而识别出:车型、车牌号码。通过称重设备时,系统记录轴重,将计算出的车辆总重与该种类型车的允许最大载重量相比后,如属正常装载可按显示的收费额交费通行;如属超载,系统报警,并按超载量大小予以罚款。

        机器视觉车辆识别的技术优势主要体现在以下几个方面:

        1、有效解决逃费现象

        根据高速公路收费业务需求出发,将通行在高速公路上的车辆从入口、出口和中间路段的车型、车牌和颜色信息,实现自动识别与比对,将通常意义上的车型与高速公路收费车型相结合,为解决高速公路逃费现象提供有力的技术支持。

        2、有效解决多路径识别问题

        由于具备了车辆在入口、出口和中间路段的车型、车牌(颜色)信息,因此可以非常容易的实现车辆的路径追踪问题,从而为解决高速公路多路径识别问题提供有力的技术支持。

        3、协助实现真正意义上的联网收费

        高速公路联网收费在技术上面临着一个车型识别与鉴别的主要问题,这一技术的实现为联网收费提供了有利的保障。

        4、为高速公路业主提供增值服务的可能

由于增加了车型、车牌与颜色的信息,可以为高速公路业主提供更多的增值服务机会,例如:车辆在高速公路上的事故与盗抢、旅行时间统计、超速信息等等。

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