视频图像中车辆的车型识别算法研究与实现

毕业论文题目基于视频图像车型轮廓的车型识别学生姓名学号专业电子信息工程班级指导教师2013 年4 月摘要随着经济的高速发展，人们的生活水平也日新月异，越来越多的私家车驰上马路。

与此同时,交通拥挤和堵塞问题也变得日益突出，交通事故以及违章现象也是频频发生，车辆管理就显得尤为重要。

智能交通系统便是随着科技发展并结合交通管理而产生的，其中车型分类技术是其一个重要分支。

本文对其中基于视频图像车型轮廓的识别技术进行了研究和分析，以期实现一个基于车型轮廓的识别系统。

本系统首先将获取的车辆图像进行预处理，通过差分法将车辆分离出来，再提取出车辆的车型轮廓曲线，对曲线进行填充操作以获取完整车辆曲线。

通过对曲线进行分析可获取所需汽车特征数据，再与设定好的相关值进行对比分析，利用最近相邻法识别便可得出实验结果。

经测试,系统具有较好稳定性和精确性。

关键词：智能交通、车型识别、图像处理、车型分类、MATLABAbstractWith the high development of economy，there has lots of changes happening in people’s life, for example，an increasing number of private cars appear。

However，the traffic jam has become a serious problem that has drawn people’s attention and brought trouble to people’s life. It is common to see traffic accidents and peccant operation，which shows great importance of vehicle management。

With the development of the science and traffic management, ITS came into the market，among which vehicle classification technique is a significant branch. This thesis is an analysis of Recognition technology based on the ，expecting to realize Recognition system。

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。

视频图像中的车型识别
曹治锦;唐慧明
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2004(040)024
【摘要】文章介绍一种在固定单摄像头拍摄交通图像序列中检测车辆的方法.处理过程大致分为以下三步:重建不含运动目标的自然背景及图像分割;摄像机标定;目标区域的跟踪和车型识别.实验证明方法是可行的.
【总页数】3页(P226-228)
【作者】曹治锦;唐慧明
【作者单位】浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027;浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于视频图像中的车型识别 [J], 季晨光;张晓宇;白相宇
2.测量光栅在车型识别中的应用 [J], 周树海
3.视频图像分析系统及算法仓库在视频图像库建设中的应用研究 [J], 张鹏飞;蓝维旱;高峰
4.融合独立组件的ResNet在细粒度车型识别中的应用 [J], 陈立潮;朝昕;曹建芳;潘理虎
5.基于视频图像Harris角点检测的车型识别 [J], 周爱军;杜宇人
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《基于深度学习的实时车辆信息识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的不断进步，道路交通逐渐呈现出车辆众多、车流繁忙的特点，使得车辆信息的实时识别与处理变得尤为重要。

为了满足这一需求，本文设计并实现了一种基于深度学习的实时车辆信息识别系统。

该系统能够快速准确地识别车辆信息，为交通管理、安全监控等提供有力支持。

二、系统设计（一）系统架构本系统采用分层设计的思想，主要包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和应用层四个部分。

数据采集层负责收集车辆信息数据；数据处理层对数据进行预处理和特征提取；模型训练层利用深度学习算法对提取的特征进行训练，得到车辆识别模型；应用层则负责将模型应用于实际场景中，实现车辆信息的实时识别。

（二）数据采集数据采集是系统的基础，我们通过安装高清摄像头、雷达等设备，实时收集道路上的车辆信息。

这些信息包括车辆的颜色、品牌、型号、车牌等。

为了确保数据的准确性，我们还对数据进行人工校验和筛选。

（三）数据处理与特征提取数据处理层对采集的数据进行预处理，包括去噪、图像增强等操作。

然后，通过深度学习算法提取出车辆的特征信息，如车牌号码、车型等。

这些特征信息将被用于后续的模型训练。

（四）模型训练模型训练是系统的核心部分。

我们采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对提取的特征信息进行训练。

通过大量的样本数据，使模型能够学习到车辆信息的规律和特征，从而提高识别的准确率。

三、系统实现（一）技术选型在系统实现过程中，我们选择了Python作为编程语言，利用其强大的数据处理和机器学习库，如TensorFlow、Keras等。

同时，我们还使用了OpenCV等图像处理库，以实现对车辆信息的实时处理。

（二）模型训练与优化在模型训练过程中，我们采用了大量的样本数据，包括各种品牌、型号、颜色的车辆数据。

通过不断的迭代和优化，使模型能够更好地适应实际场景中的车辆信息识别。

此外，我们还采用了迁移学习等技术，利用已有的预训练模型，进一步提高模型的识别准确率。

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。

基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用研究一、引言车辆识别是计算机视觉领域中的一个热门研究方向，近年来随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中得到了广泛的应用。

本文主要研究基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用，并探讨其优劣势。

二、车辆识别技术现状现代车辆识别技术主要分为基于传统图像处理方法和基于深度学习技术两类。

传统的图像处理技术主要包括特征提取、特征描述和模式识别等步骤，而基于深度学习的技术则是以神经网络为基础，通过大量的实例训练来学习特征并进行模式识别。

传统的图像处理技术在车辆识别中的应用相对成熟，可以实现基础的车型分类和识别。

但是传统的方法在面对复杂的场景或者光照变化等问题时表现较差，因此无法满足实际需求。

三、基于深度学习的图像分析技术基于深度学习的图像分析技术主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等模型。

其中，CNN模型是目前应用最为广泛的一种模型，主要用于图像识别和分类。

CNN模型通过多层卷积和池化等操作，实现图像的高级抽象和特征提取。

此外，使用深度学习进行车辆识别的优势在于不需要人工提取特征，而是通过网络自动学习图像特征。

因此，基于深度学习的车辆识别技术具有更高的准确性和鲁棒性。

四、基于深度学习的车辆识别应用研究基于深度学习的车辆识别技术已经在不同场景应用中有了广泛的研究和应用。

以下列举两个基于深度学习的车辆识别应用案例：1. 车牌识别车牌识别是一个实用性很强的车辆识别领域，在治安监控、交通管理、停车场管理等方面有着广泛的应用。

基于深度学习的车牌识别技术是目前车牌识别技术中最为优秀的一种方法。

具体来说，使用基于CNN的模型结合OCR技术，对车牌区域进行抽取和分割，然后将分割后的字符送入CNN模型中进行识别。

该方法可以有效地解决车牌识别中车牌区域分割和字符识别的问题，进而实现车牌的高效准确识别。

基于卷积神经网络的车辆识别研究车辆识别是计算机视觉领域的一个重要问题，它主要指在图像或视频中识别不同类型的车辆。

在实际应用中，车辆识别具有诸多应用场景，例如交通管理、公安监控、智能交通等。

虽然车辆识别问题已经取得了一定的研究成果，但是仍然存在许多挑战和难点。

近年来，基于卷积神经网络的车辆识别方法逐渐成为研究热点，本文将对基于卷积神经网络的车辆识别研究进行简要介绍。

一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种特殊的人工神经网络，主要用于图像和语音信号的处理。

不同于常规的神经网络，CNN具有卷积层和池化层两种特殊的层结构。

卷积层可以自动学习出图像中的特征，池化层则可以对特征进行降维和抽象。

因此，CNN可以高效地处理大量的数据，并从中提取有用的特征。

二、基于CNN的车辆识别研究现状目前，基于CNN的车辆识别研究已经取得了一定的成果。

主要研究内容包括车型分类、车辆检测和车辆跟踪。

以下将分别进行介绍。

1. 车型分类车型分类是指将图像中的车辆按照品牌、车型等信息进行分类。

在基于CNN 的车型分类研究中，一般采用经典的ImageNet数据集进行训练。

经过深度学习训练后的CNN模型可以对汽车图像进行识别和分类。

根据研究结果，基于CNN的车型分类算法在准确率和泛化能力方面均有很好的表现。

2. 车辆检测车辆检测是指对图像或视频中的车辆进行边界框的定位和识别。

在基于CNN 的车辆检测研究中，通常采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional NeuralNetwork，简称DCNN），如Faster R-CNN、YOLO等进行训练和预测。

这些算法均采用了多阶段处理流程，在图像的特征提取、特征匹配和边框回归等方面都有很好的表现。

3. 车辆跟踪车辆跟踪是指在视频中对车辆进行聚焦和追踪。

在基于CNN的车辆跟踪研究中，通常采用Siamese网络和跟踪器融合的方法。

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。

• 74•图2 运行界面②快递员模块功能（a）首页：包括“物流查询”，“查看寄快递费用”，“实名注册”，“订单查询”。

（b）收件：包括“快递编号”，“联系电话”，“收件时间”，“地址派送位置”。

（c）寄件：包括“帮寄件”“查找快递员”，“选择寄件的快递公司”。

（d）个人中心：包括“登录”，“添加地址”，“钱包”，“设置”，“问题反馈”。

（e）订单：包括“已完成的订单”，“正在进行的订单”，“订单费用”。

（f）派件：包括“抢单”，“确定派件时间”。

订单模块，如图1所示。

3.系统实现限于篇幅，进介绍部分功能的实现和运行界面。

如图2（a），（b）所示。

（a）图为当用户登录后的界面，有基本的寄件取件等功能。

（b）图为当想为别人代取快递是的界面，需要进行实名制认证，通过后即可成为“快递员”，帮别人代取快递。

4.结论本APP目的在于解决当下大学校园快递无人取，没时间取等问题，运用Android开发，后台服务器、MySQL数据库等技术，实现快递代取，快递代送，大学生课余时间通过实名认证成为“快递员”来帮助同学取快递以及赚取“小费”等功能。

经过测试APP使用方便，设计合理，运行可靠，用户体验感好，有效的解决了人们的需求。

西北民族大学国家级大学生创新创业训练计划资助项目（项目编号：201810742070）。

作者简介：汪慧兴(1997—)，男，山东济宁人,现就读西北民族大学数学与计算机科学学院2016级软件工程专业。

视频车检技术在智能交通系统（ITS）中具有广泛的应用。

本文基于梯度分布直方图（HOG）和支持向量机（SVM），开发了一种视频车辆识别算法。

首先介绍了车辆特征提取方法，重点论述了选择车前窗作为样本进行特征提取的优势；描述了HOG特征和SVM 的相关原理；考虑实际的应用场景，对扫描窗的尺寸及扫描方式进行了优化。

实验结果表明，本文提出的算法能够适应复杂的道路环境，对视频图像中的车窗识别效果较好。

引言：智能交通系统（ITS ）是将通信技术、传感技术、电子控制技术及计算机处理技术有效地集成应用于交通管理而建立的一种全面、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。