机器视觉之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准确、快速的要求。

机器视觉车辆识别技术的工作原理:

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。

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机器视觉之车辆识别技术要求:

1.能够对全天候环境下行驶中的各种机动车辆不间断地进行抓拍、捕获有效图像信息;

2.能够实时、快速产生通过画面的所有车辆的车辆类型、型号、颜色的数据信息,并可当屏显示;

3.能够生成用户可自定义的新车种车型库;

4.能够设置用户可自行定义级别的多个“黑名单”数据库;

5.能够对记录的车辆图像进行长期的压缩存储;

6.能够以车型、号牌、时段、区域参数对所记录的车辆数据库进行快速检索、查询;

7.在具备基本常见车型库的基础上,操作员可以对分布在各地的新(改装)车种自行定义识别代码,扩展车型库;

8.能够组成多点双向网络结构,可方便地实现数据交换。

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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。

机器视觉车辆识别技术提高了高速公路联网收费的可操作性,安装环境多样化,通过自学习功能扩展车型库、黑名单分类报警,适宜各种不同出警预案。适用于各种应用环境(抓逃、套牌),同时可以与相关系统方便的结合(人脸识别、计重系统),可推广到工农业生产、物流、教育、国防等领域。

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本文关键词:CCD视觉检测、视觉检测软件、品检机、瑞视特