基于主动学习AdaBoost算法与颜色特征的车牌定位

人工选取少量的车牌区域和非车牌区域,采用积分图法快速提取Haar-like扩展特征,构成初始训练样本.使用AdaBoost算法训练样本产生一个初始分类器,经过主动学习过程,产生一个用于车牌检测的强分类器.利用Cascade结构检测法进行车牌的粗定位,通过提取边缘颜色对,对候选区域进行验证,实现车牌区域的精确定位.对不同光照条件及车牌污损等复杂情况下的车牌图像进行了定位测试.测试结果表明:车牌的粗定位率和精确定位率分别为98.3％、97.1％,平均定位时间小于0.1s,因此,该方法有较好的车牌定位效果和定位准确率.     

基于RFID技术的交通拥堵收费系统测试分析

为探索交通拥堵收费的实施路径,验证将RFID技术应用于交通拥堵收费系统的可靠性,在RFID技术特征分析和基于RFID技术的交通拥堵收费技术方案基础上,提出系统性的验证测试方案,搭建测试环境,根据交通拥堵收费系统可能遇到的实际情况制定不同的测试场景,分别进行室内测试和室外实车测试。室内测试结果显示单个OBU交易时长250 ms,OBU交易成功率为100%,均符合室内测试预期要求;室外实车测试结果显示OBU读取成功率为100%,激光检测、车辆抓拍、车牌匹配通过率为100%,车牌识别通过率为98.9%,均符合室外实车测试预期要求,各种联动功能正常。研究结果显示基于RFID技术的交通拥堵收费系统具有现实的可靠性。     

基于汽车底部阴影特征的快速车牌定位算法研究与仿真

提出了一种结合车底部阴影的梯度特征寻找并确定可能存在车牌区域,然后利用车牌先验知识排除不含车牌的错误区域,再根据我国车牌类型特征与比例特征初步分割出小范围车牌区域,并利用Soble算子进行边缘检测,最后结合数学形态学进行快速精确定位。实验结果表明,该方法能够快速,实时有效的检测出车牌所在位置。     

基于投影的车牌倾斜检测方法

图像倾斜检测是车牌识别中的关键环节之一。典型的倾斜检测算法是进行Hough变换后寻找长直线的倾斜角度．在实际应用中，车牌图像中未必有明显的较长直线，或者长直线对正确检测形成干扰．本文介绍一种基于投影的车牌图像倾斜检测方法，通过对车牌图像做各种角度投影，寻找投影图像峰宽最窄的角度，即是图像的倾斜角度。测试结果表明了这种方法的有效性。     

公路收费站车辆跟踪及抓拍算法研究与系统实现

为保障公路收费站对车辆抓拍和车流统计的抗干扰能力,以静止单孔摄像机获取的检票口车道视频作为研究对象,提出了一种高效的易于扩展的抓拍判断系统框架.在分析常见运动检测方法优劣的基础上,从实时性和鲁棒性考虑,采用基于运动历史图像的改进的帧差法,以提高运动检测的灵敏度;为缓解服务器的计算压力,提出了一种高效的车辆矩形区域快速定位算法,并在此基础上定义了基于时间和空间变化的规则,以排除摄影机前人和杆臂运动对镜头的遮挡,最终构成了抓拍判断系统框架.此外,就多路车道在不同光照下并行地进行了实时抓拍实验,结果显示,在总时长5.5 h的测试样例中,车辆计数平均准确度达87.8%,证明该框架可显著减弱抬杆、落杆的遮挡以及光照变化的影响,提高抓拍的精度.      

违章车辆视频检测算法的研究

违章车辆视频检测是智能交通系统ITS中的一个重要环节,它对于交通安全、交通管理与控制方案选择具有非常重要的理论意义和实用价值.文章对影响车辆视频检测的关键技术进行了较为详细的讨论,包括背景更新技术、阴影处理方法、车牌定位技术,提出一种区域检测和车牌定位相结合的一种视频检测方法.经试验证明,该方法能够对各种类型的闯红灯车辆进行有效的检测,具有很高的实用价值.     

聚焦交通管理智能化的车牌自动识别系统及其运用

<正>交通管理智能化的车牌自动识别系统主要由触发机制、图片抓取以及图片识别三大模块组成。为得到优质的原始图片,需要事件触发与车牌抓取的默契配合,其最终实现的效果是将硬件设备的性能(摄像机、镜头、图像处理芯片、抓拍控制机构、触发和照明及控制设备等)、图像识别算法的优劣、工程架构和安装等整合,并共同影响着系统最终的识别率以及使用效果。车辆识别系统和我们常见的摄像机有一定的区别,主要是在控制部分有一个运算模块比较复杂。真     

多路径识别系统在京沈联网收费中的应用

本文主要介绍高速公路联网收费涉及的多路径识别系统和拆分方案,通过对京沈高速联网的车牌标识点设置、车牌识别法、混合式拆分方案的应用分析,使大家对高速联网的多路径识别及拆分系统有一个更好的理解。     

多路径识别系统在京沈联网收费中的应用

本文主要介绍高速公路联网收费涉及的多路径识别系统和拆分方案,通过对京沈高速联网的车牌标识点设置、车牌识别法、混合式拆分方案的应用分析,使大家对高速联网的多路径识别及拆分系统有一个更好的理解。     

收费系统车道行车状态的判断及应用

车道软件采集并保存外设的反馈信息，并利用这些信息推测本车道在某一时刻的行车状态，利用对行车状态的判断保证业务流水、抓拍图片、车牌识别结果以及计重数据的准确关联。     

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从编组站驼峰解体作业中出现的问题出发,在深入分析重载大轴重货车车场内超速连挂和轻载车辆逆向大风条件下溜放不到位这一矛盾问题的基础上,指出其根本原因是驼峰自动化系统的出口定速模型在车组溜放出口定速中单位基本阻力取值不合理,和没有考虑车组溜放时环境条件变化. 基于此,提出了单位合阻力的概念,根据车组溜放过程中的能量守恒定律,建立了间隔制动出口动态定速模型. 利用模糊逻辑的不确定信息处理能力,兼以神经网络的自学习能力,建立了基于模糊神经网络的目的制动出口定速模型. 最后,通过驼峰仿真实验,验证了模型的有效性,为驼峰车组溜放速度控制提供了理论参考.     

横风对高速动车曲线通过性能的影响

通过横风对电动车组气动特性影响的试验研究，得到了高速动车受横风作用时所受的气动升力、侧力和侧翻力矩，并利用动力学分析软件SIMPACK分析高速动车在横风工况下的曲线通过性能．分析结果表明，侧向风力引起的车轮减载是影响动车安全运行的重要因素．在所研究的工况下，动车在常值侧风下通过曲线的速度不应超过220km／h，在阵风下以100km／h的速度通过曲线仍然不能满足安全指标．     

高速公路车牌识别标识系统

根据河北省高速公路机电系统发展规划要求，河北省高速公路多路径识别系统采用车牌识别方式确定车辆实际行驶路径，在省内一片区高速公路网中的必要路段设置车牌识别标识站，在收费站入、出口车道设置车牌识别系统，实现按照车辆实际行驶路径精确拆分通行费。邢衡高速公路属于一片区路段，分别与邢汾高速、京港澳高速、青银高速及大广高速相交，根据河北省统一规划要求，该路段共设置车牌识别标识站两处。本文结合邢衡高速公路机电工程的建设，对高速公路车牌识别标识系统的原理、构成、技术要求等做简单探讨。     

京沈高速公路高速电子抓拍系统的介绍

本文介绍了采用雷达、变频高速摄像和智能视频触发技术,对行驶车辆,特别是高速行驶(车速120 -180km/h)车辆进行全天候24小时连续监控,对违法超速行驶车辆进行抓拍的电子抓拍系统的原理。     

惯性摩擦制动对铜基粒子材料摩擦磨损性能的影响

采用粉末冶金工艺制备了多组元的铜基摩擦材料,利用GF150D型摩擦试验机,分别在不同的摩擦方式和不同的摩擦条件下,探讨了材料的摩擦磨损性能.结果表明:惯性和定速摩擦条件下,都随着摩擦压力提高,磨损量增加,摩擦系数降低.且在其他摩擦条件相同时惯性摩擦条件下的摩擦系数低于定速.惯性试验湿摩擦的摩擦系数比干摩擦的摩擦系数有显著提高,而定速条件下在高速时湿摩擦与干摩擦摩擦系数相差不大,低速时,湿摩擦摩擦系数显著低于干摩擦.惯性和定速条件下摩擦顺序为高速到低速时的摩擦系数的稳定性都高于摩擦顺序为低速到高速.     

铜基陶瓷强化摩擦材料的摩擦磨损性能

采用粉末冶金技术,制备了铜基陶瓷强化摩擦材料.通过定速摩擦试验机,测试了摩擦压力、摩擦速度和干湿条件对材料摩擦磨损性能的影响.结果表明:在干摩擦条件下,系数大于0.3,摩擦系数稳定.摩擦压力在0.5~0.6 MPa范围时,摩擦系数处于较低值.随摩擦压力的变化,磨损率变化不大.当摩擦速度为2 000 r/m in时,摩擦系数最大.湿摩擦条件下摩擦系数低于干摩擦条件下的摩擦系数.     

铜基陶瓷强化摩擦材料的摩擦磨损性能

采用粉末冶金技术,制备了铜基陶瓷强化摩擦材料.通过定速摩擦试验机,测试了摩擦压力、摩擦速度和干湿条件对材料摩擦磨损性能的影响.结果表明:在干摩擦条件下,系数大于0.3,摩擦系数稳定.摩擦压力在0.5～0.6 MPa范围时,摩擦系数处于较低值.随摩擦压力的变化,磨损率变化不大.当摩擦速度为2 000 r/min时,摩擦系数最大.湿摩擦条件下摩擦系数低于干摩擦条件下的摩擦系数.     

基于Matlab数字图像处理的车牌定位方法

通过彩色图像灰度化、最佳阈值法对图像进行二值化,改进的中值滤波策略对图像去噪,小波融合技术等对图像进行预处理。从而提高图像质量。利用改进的边缘检测的方法对预处理后的图像进行定位,并运用数学形态学的知识筛选车牌区域。结果证明,该定位方法取得了较好的效果,可为车牌图像的准确识别奠定基础。     

基于灰度形态学的车牌定位算法

根据车牌图像的统计特征,计算形态学滤波器的结构元素,进行图像背景估计;利用闭-开运算,处理残差图像;采用自动搜索种子区域填充算法,得到各个区域;根据区域的几何特征,判断是否为车牌区域;通过对二值化的车牌采用K-means聚类拟合直线方法进行倾斜校正,得到最终的车牌.实验结果表明:该算法简单、迅速,定位准确率高,为后继字符分割和识别奠定了基础.通过对120幅图像定位实验,总有效定位率为96.7%.用Matlab7.0实验时,每张车牌平均定位时间为2.438s,而用VC++实现时,平均定位时间仅为0.139s.     

基于交通视频分析的自适应摄像控制系统

为在高动态光照和复杂路况环境中实现准确的视频检测与数据采集,构建了一套有效的自适应交通摄像控制系统.首先,针对全天候大场景综合检测需求设计高清交通摄像系统,并通过系统辨识确定了核心摄像参数的控制特性;接着,基于车辆号牌和交通场景特点,提出了以车牌亮度中点值和标线区块中点值作为反馈控制指标的视频质量分析算法;最后,使用自适应控制架构综合底层图像质量反馈信息和高层视觉分析检测结果,实现了光照模式的感知适应和控制状态的自主切换.实验与应用结果表明:该系统控制过程快速稳定,能够自动适应不同光照环境,兼顾高清晰车牌识别和大视野交通监控需求,保持良好的全天成像效果,实现了平均97.0%的车流准确度和96.3%的车牌识别率.