视频监控车型识别简介

车型识别简介1系统功能说明在一次识别基础上，对记录保存的过车图像进行二次、三次识别，并把识别的数据送入应用系统，供分析处理。

一次识别内容：号牌类型、号牌号码、车牌颜色二次识别内容：号牌号码、车辆类型、车身颜色、车辆品牌（含子品牌及年款）、实习标、年检标、标志物、遮挡面部、无牌车1.1 一次识别功能一次识别主要是指的是通常意义上的经过卡口或电子警察系统进行的识别，其主要输出对象为车辆号牌信息、车辆号牌颜色信息等，基于车辆号牌和车辆颜色信息，能够实现基本的违法行为辨识、车辆黑白名单比对报警等功能。

本系统可对前端卡口或电子警察系统的识别数据进行校正，并对存在识别错误、误差的数据进行优化后写入大数据平台指定的数据库进行存储，以此提高大数据平台车辆基础检测数据的准确率。

系统基于完全自主知识产权的车辆牌照识别核心算法，可采用逐帧多高清抓拍图片进行分析，并将其与高清视频流实时分析技术相结合，首先对车辆识别数据进行一致性判断，然后将同一目标的多帧识别数据进行投票式表决，将其可信度最高的识别数据作为系统唯一正确的结果进行输出。

系统可识别车辆特征数据包括如下：1)车牌结构识别基于大数据量的车辆牌照数据训练，和自动视觉经验的自动积累，系统可对一些车牌进行基本结果的识别，主要包括：（一）单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌（二）GA36-2007中的小型汽车号牌（三）港澳入出境车号牌（四）教练汽车号牌等（五）武警用小型汽车号牌（六）警用汽车号牌（七）其他经过系统性训练，且符合相关技术标准要求的牌照类型（八）新军牌2)车牌字符识别系统具备对民用、警用、军用（包括2013式新军牌）、武警等汽车号牌自动识别的能力，所能识别的字符包括:（一）阿拉伯数字：0～9（二）英文字母：A～Z（三）省、自治区、直辖市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝（四）军牌用汉字：军、海、空、北、沈、南、兰、广、成、济、京（五）号牌分类用汉字：警、学、领、试、挂、港、澳、超、使（六）武警号牌特殊字符：WJ、00～34、练3)号牌底色识别系统能自动识别目前国内常见的蓝、黄、白、黑、绿五种底色的机动车号牌。

智能监控中的工程车辆识别算法随着工程车辆在建筑工地和公路施工中的应用越来越广泛，如何高效地识别这些车辆成为了一个重要的问题。

由于传统的车辆识别方法难以胜任复杂的环境，智能监控中的工程车辆识别算法应运而生。

工程车辆识别算法采用了深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）等模型来训练大量的车辆样本数据。

经过多次迭代和优化，模型的准确率得到了大幅提升。

现在的工程车辆识别算法已经可以识别各种类型的车辆，包括挖掘机、装载机、推土机等重型机械，以及各种轻型车辆。

而且，算法还具有自适应性，可以适应各种环境下的光照条件和天气变化。

在实际应用中，工程车辆识别算法的流程一般分为两步。

首先，通过视频监控系统获取车辆图像。

然后，利用训练好的CNN模型对图像进行处理，提取车辆的特征信息，并将其与已知的车型数据进行比对，最终确定车辆的类型。

工程车辆识别算法的应用领域十分广泛。

它可以在建筑工地、公路施工中使用，及时监控车辆进出情况，对工地混乱恶劣、人员管理不力等问题进行有效的预警和管理。

此外，工程车辆识别算法还可以应用到智能交通、智慧城市等领域，促进城市发展和交通管理的智能化水平提高。

当然，工程车辆识别算法还存在一些问题。

首先，它需要大量的样本数据来训练模型，但是获取这些数据需要付出巨大的人力和财力成本。

其次，算法在复杂环境下的准确率仍然有待提高，尤其是在不良光照的情况下，模型的识别能力还有待加强。

综上所述，工程车辆识别算法是智能监控系统中的重要组成部分。

它的应用可以提高工地安全管理和交通管理的效率，并促进城市智能化水平的提高。

未来，随着技术的不断发展和优化，工程车辆识别算法有望在更多新应用场景中得到广泛应用。

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。

高速公路监控系统中的车辆识别和重识别方法随着社会的不断发展，高速公路的建设和运营成为了现代交通网络中不可或缺的一部分。

为了保障交通安全，提高交通效率，高速公路监控系统在各地相继启用。

而在这个监控系统中，车辆识别和重识别方法的应用显得尤为重要。

本文将介绍高速公路监控系统中的车辆识别和重识别方法，并探讨其在实际应用中的意义。

一、车辆识别方法车辆识别方法是指通过使用摄像头和图像处理技术，对经过高速公路监控系统的车辆进行自动化识别。

在车辆识别中，最常用的方法是基于车牌号码的识别。

该方法通过识别车牌上的字符和数字，可以实现对车辆的快速准确识别。

为了实现有效的车辆识别，有以下几种常用的方法：1. 基于特征的识别方法：该方法利用车辆的几何形状、颜色等特征进行识别。

通过对车辆进行形状分析、颜色分析等处理，可以将车辆与背景进行有效区分，实现车辆的识别。

2. 基于机器学习的识别方法：该方法通过训练算法和模型，使计算机能够学习和识别不同车辆的特征。

通过输入大量的车辆图像数据，计算机可以通过学习和分类，实现车辆的自动化识别。

3. 基于深度学习的识别方法：深度学习是近年来发展迅速的一种人工智能技术。

通过使用深度神经网络和卷积神经网络，可以对车辆图像进行高级特征提取和学习，实现对车辆的准确识别。

以上这些方法在车辆识别中都取得了一定的应用效果。

根据实际需求和技术条件，可以选择适合的方法进行车辆识别。

二、车辆重识别方法车辆重识别方法是指在车辆离开监控区域后，重新识别该车辆的方法。

由于车辆在离开监控区域后，可能会经历角度变换、遮挡等情况，因此重新识别车辆变得尤为重要。

车辆重识别的目的是将车辆重新与其在监控区域的记录进行匹配，实现车辆的连续监控。

为了实现有效的车辆重识别，有以下几种常用的方法：1. 基于特征的重识别方法：该方法基于车辆特征，如车辆的形状、颜色等进行重识别。

通过对车辆特征的提取和匹配，可以实现对车辆的快速准确重识别。

基于图像处理的视频监控内容分析与识别视频监控作为一种重要的安全监控手段，广泛应用于各种场景，包括城市管理、物业安全、交通管理等。

然而，视频监控系统产生的海量数据使得对监控内容进行有效分析与识别变得十分困难。

基于图像处理的视频监控内容分析与识别技术应运而生，能够自动提取视频中的关键信息，为监控人员提供有价值的侦查线索，同时大大减轻了监控人员的工作负担。

一、基于图像处理的视频监控内容分析技术1. 目标检测与跟踪基于图像处理的视频监控内容分析中，目标检测与跟踪是一项关键技术。

目标检测技术能够识别视频帧中的目标物体，如人、车、动物等，并标记其位置。

跟踪技术则能够在连续的视频帧中追踪目标物体的运动轨迹，实现目标物体的实时监测。

目标检测与跟踪技术通常基于机器学习和深度学习算法，通过构建目标检测模型或跟踪模型来实现。

这些模型能够从视频帧中提取特征，并对目标物体进行分类和定位，从而实现对监控内容的智能分析与识别。

2. 行为分析与异常检测除了目标检测与跟踪，基于图像处理的视频监控内容分析还包括行为分析与异常检测。

行为分析技术能够识别目标物体的动作或行为，如行走、奔跑、丢弃物品等，从而判断其是否符合正常行为规范。

而异常检测技术则能够识别目标物体的异常行为，如打架、闯入禁区等，并及时向相关人员发出警报。

行为分析与异常检测技术主要依赖于模式识别和机器学习算法。

通过对视频帧序列进行分析和学习，这些技术能够判断目标物体的行为是否正常，并实现对异常行为的及时发现和报警。

二、基于图像处理的视频监控内容识别技术除了对监控内容的分析，基于图像处理的视频监控还能实现对特定内容的识别，如人脸识别、车辆识别等。

1. 人脸识别人脸识别技术是一种应用广泛的视频监控内容识别技术。

通过比对监控视频中的人脸信息与已知数据库中的人脸信息，可以实现对陌生人的身份确认。

这项技术在公共场所的安全监控中具有重要意义，能够发现潜在的安全风险，并帮助警方破案追逃。

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。

智能交通系统的视频监控分析与车辆识别方法随着城市化进程的不断加快，交通拥堵成为城市发展的一大难题。

为了解决这一问题，智能交通系统应运而生。

智能交通系统利用现代信息技术，通过视频监控和车辆识别方法，对交通流量、行驶状态等进行实时监测和分析，从而提供基于数据的智能交通管理解决方案。

本文将重点介绍智能交通系统中的视频监控分析与车辆识别方法。

视频监控是智能交通系统中的重要组成部分。

它通过摄像机对交通路段进行连续拍摄，并将采集到的视频信号传输到监控中心进行处理。

视频监控分析主要包括目标检测、目标跟踪和目标识别等步骤。

目标检测是视频监控分析中的第一步。

它旨在从视频中检测出交通场景中的车辆。

目标检测通常通过使用计算机视觉和机器学习的方法来实现。

目前比较常用的目标检测算法包括基于图像特征的方法（如Haar特征和HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。

这些算法可以对交通场景中的前景目标进行检测，并生成目标的位置和边界框。

目标跟踪是视频监控分析中的第二步。

它旨在在连续的视频帧中跟踪目标的运动轨迹。

目标跟踪算法通常应用于目标检测的结果，将静态的目标转变为动态的轨迹。

常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。

这些算法可以根据目标的运动模型和观测信息，实时估计目标的位置和速度。

目标识别是视频监控分析中的最后一步。

它旨在识别目标的类别和属性。

目标识别算法通常根据目标的外观和结构特征进行分类。

常见的目标识别算法包括支持向量机、隐马尔可夫模型和卷积神经网络等。

这些算法可以对车辆进行分类，识别出车辆的类型（如轿车、卡车、摩托车等）和属性（如品牌、颜色等）。

车辆识别是智能交通系统中的关键技术，它为交通管理提供了重要的数据支持。

车辆识别通过对交通场景中的车辆进行特征提取和分类判别，实现对车辆的自动识别。

车辆识别方法主要包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的方法是传统的车辆识别方法，它依靠提取车辆的形状、纹理和颜色等特征进行分类。

监控视频中的车型分类方法
李大湘;王小雨;刘颖
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2018(023)004
【摘要】采用BIT-vehicles数据集、标准SVM分类器和mAP评价指标,验证HOG直方图和HU矩、小波和HOG直方图以及SIFT特征提取技术对于车型分类的效果,结果显示,基于多特征融合的分类方法精度比基于单特征的分类方法精度高.对比发现,SVM分类器的分类精度在基于SIFT和稀疏编码的特征提取方法下比卷积神经网络要好.
【总页数】8页(P40-47)
【作者】李大湘;王小雨;刘颖
【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,陕西西安710121
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于空间金字塔视觉词袋模型的交通视频车型分类方法研究 [J], 戴光麟;许明敏;董天阳
2.视频监控中车型识别技术的应用 [J], 胡志超
3.中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案[J], 无
4.监控视频中的车型分类方法 [J], 李大湘; 王小雨; 刘颖
5.智能交通监控视频中车型识别技术的研究 [J], 王燕
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车型识别综述一．课题的背景和意义智能交通系统(ITs，IntelligentTransportationSystem)是集计算机、信息、电子及通信等多种高新科技手段于一体的交通控制和管理系统，是21世纪交通的重要发展方向。

智能交通系统中的核心功能是对过往车辆的准确检测和正确的车型识别。

当前对车辆检测分类技术的研究主要有两个技术流派:车辆自动识别(Auto Ve hlcle Identification)和车辆自动分类(AutoVehicle Classification)。

前者是利用车载设备与地面基站设备互识进行，该技术主要用于收费系统中，在发达国家使用范围较广，如美国[2]的AE-PASS系统、日本的ETC系统，全球卫星GPS定位等。

后者是通过检测车辆本身固有的参数，在一定车辆分类标准下运用适当的分类识别算法，主动地对车辆进行分型，这一类技术应用比较广泛，己经有很多成熟的系统应用在实际生活中，该类技术可以通过射频微波、红光、激光、声表面波等方式来自动识别车辆信息，也可以使用视频图像处理的方式来识别车牌、车型等车辆信息。

比较成熟技术有环形线圈检测、激为红外线检测、超声波/微波检测、地磁检测等[3]，但这几种方法各有优劣，优点是识别精确比较高，但缺点也很明显，主要缺点有施工和安装过程十分复杂，影响正常交通秩序，维护困难，主要设备易损坏，花费较大等。

近年来随着计算机多媒体技术和图像处理技术的发展，基于视频的车辆自动分类识别技术在现代交通控制系统中占的分量也越来越大，社会各界投入的研究力量也越来越多。

该类技术可以适应动态交通状况的变化，通过实时采集大量的交通流量数据并将其传输到交通管理中心，中心通过系统提供的数据可以迅速做出控制决策，解决交通拥堵等问题。

同时，利用该技术可以分析道路的车流量信息，有利于公路网的总体规划及道路建设。

但上述功能的实现依赖于交通数据的采集和处理，传统的数据采集器方法，不能大范围覆盖检测区域，缺乏灵活性且功能单一。