车型自动识别系统研究

本文系统介绍了现有的主要车型识别方法,阐述了识别方法的组成结构及工作原理,比较了各种识别方法的优缺点,并提出了现阶段比较实用的方法.     

实时二维多尺度目标识别方法及其应用

序列图像中多尺度目标具有灰度值分布一致性和不变性的特点．据此，提出基于量化灰度值自结构的动态目标识别方法．自结构的形成是通过相邻采样点之间的比较实现的．量化是对比较结果进行开关运算得到的．量化自结构之间的差值表示识别结果．识别计算过程可在0．3s～0．5s内完成，比一般的识别方法较大地提高了运算速度．本方法不受图像模糊的影响，提高了识别的可靠性和鲁棒性．应用实践表明，此方法是可行的和实用的。     

基于短时比较分布的信号识别方法

为了在时频域内快速而有效地对信号进行识别，在对相关域内短时信号模糊函数进行分析的基础上，针对短时信号提出了短时比较分布（SCD）的概念并给出了其核函数，通过选取少量短时信号并比较它们的SCD，从而实现复杂信号的识别，实验结果表明，由于SCD具有较强的交叉项抑制能力，该识别方法在减少计算量的同时，也具有较好的抗噪声性能．     

决策问题识别及其实现研究

研究了决策问题识别及其实现技术，提出了基于决策环境要素描述以及基于知识的决策问题识别方法，在此基础分析了决策问题识别系统的体系结构，简述了应用实例，实践证明，基于本文提出的理论，方法与技术，可有效地完成复杂环境中的决策问题识别。     

条码字符的模糊识别方法

在分析条码字符常规识别方法的基础上,针对因扫描倾斜角和扫描速度改度引起的首读率不高问题,提出了模糊识别方法。理论分析和抽样结果都表明,在硬件设备和印刷质量相同的条件下,该方法的识别首读率明显高于常规识别方法。     

滑动轴承动力系数识别的广义逆矩阵法

讨论了一种滑动轴承动力系数实验识别的广义逆矩阵法，滑动轴承动力系数不是可以直接测量的物理量，它们只能从测得的转子－轴承系统的动态响应函数中采用参数识别方法求得。因此一种有效的参数识别算法在轴承动力系数的测试中起着十分重要的作用，本文提出的广义逆矩阵识别方法具有高效、简单和可靠等优点。文中给出了一个数值实例以证实本方法的有效性。     

基于形态骨架变换的形状识别方法

形状的识别是现代图象处理与计算机视觉中的一个重要问题，根据形态变换原理，提出了一种新的形状的拟合方法，并建立了相应的形态识别方法，最后还给出了部分计算结果，验证了该算法的有效性。     

基于环境激励的桥梁模态参数识别

深入研究基于环境激励的模态参数识别方法的原理及特点,归纳分析了基于环境激励的模态参数识别方法的优点,并借助一定的桥梁实例分析,对基于环境激励的模态参数识别方法进行了深入的研究,为基于环境激励的桥梁模态参数识别的研究和发展奠定了坚实的基础。     

实时二维多尺度目标识别方法及其应用

序列图像中多尺度目标具有灰度值分布一致性和不变性的特点.据此,提出基于量化灰度值自结构的动态目标识别方法.自结构的形成是通过相邻采样点之间的比较实现的.量化是对比较结果进行开关运算得到的.量化自结构之间的差值表示识别结果.识别计算过程可在0.3s～0.5s内完成,比一般的识别方法较大地提高了运算速度.本方法不受图像模糊的影响,提高了识别的可靠性和鲁棒性.应用实践表明,此方法是可行的和实用的.     

企业核心竞争力的识别

对企业核心竞争力的内涵和特征进行了研究,提出了企业核心竞争力的识别方法。     

车辆牌照自动识别系统的开发

车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分，通过车辆牌照可以检索车辆的重要信息（监视车辆的违章和车辆缴费情况等）。开发研制了车辆牌照自动识别系统，该系统通过对车辆牌照定位找出车辆牌照位置，并对车辆牌照中的字符进行分割和匹配，从而识别出车辆牌照。实验表明该系统能够实时检测和识别车辆牌照。     

车辆牌照自动识别系统中的字符分割技术

车辆牌照定位以后,需要进行字符分割,以便系统自动识别。介绍了一种基于阈值化与投影法的分割技术,详细阐述了车牌图像归一化、域值化和字符分割的具体过程,算法简单实用,经过实验验证,可以满足实时自动识别系统的要求。     

简易车辆类型识别系统设计

从实时视频数据流中检测出运动车辆并对其进行车辆类型识别是智能交通系统的重要组成部分。本文提出一种从AVI视频文件中检测出运动车辆并识别其车辆类型的方案,其系统处理过程分为车辆图像获取、图像处理和车辆外观特征数据提取三个主要部分。经实验验证,该设计简单可行。     

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车,因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究,分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC),以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%,两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为;考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用,可使模型具有预测性,两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求,为本车驾驶人预留出反应时间,为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.     

应用车辆牌照自动识别系统自动检测行程延误的算法研究

为实现行程延误信息的实时自动采集,并提高信息采集的准确性,本文提出了应用车辆牌照自动识别系统实时自动采集行程延误的思想,并设计了面向路网的行程延误算法．该方法可以为交通管理与控制、路线诱导及交通规划等方面的研究提供重要的基础数据,具有广泛的应用前景．     

基于车牌照数据的通勤特征车辆识别研究

近几年来,交通拥堵日益成为大中城市最严重的交通问题之一,而由通勤行为 引起的早晚高峰交通拥堵最为突出,严重影响了城市居民的出行和交通系统的运行.因 此,本文从车辆的角度出发,采用上海快速路牌照识别系统采集数据,通过k-means 聚类 数据挖掘方法,提取路网中的通勤特征车辆,并分析了通勤特征车辆在路网中的出行时 空分布.分析得出,在上海快速路网中,占全部检测车辆2.8%的通勤特征车辆在早晚高峰 时提供了高达36%的交通量.在早高峰时段,识别出的通勤特征车辆主要分布路段为中环 外圈、陆家嘴方向、逸仙高架和沪闵高架;晚高峰时段,基本集中在与早高峰的相反方向. 研究结果表明,本文基于车牌照数据的数据挖掘方法,可以有效地提取通勤特征车辆并 研究其出行行为的时空特征,能够为城市交通拥堵问题的缓解和交通需求管理政策的提 出提供辅助决策信息.     

智能交通运动检测模型与计算方法的研究

介绍了一种精确识别违章车辆的数学模型,它借助运动检测理论计算方法,配合虚拟线圈,充分考虑光照及空气抖动的影响,利用二次检测算法,能够较准确的识别车辆.在武威的智能指挥中心的实际应用表明该算法很好的解决了违章车辆的识别问题,对城市智能化发展中车辆的违章识别具有很重要的意义.     

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海量动态交通流中,经常出现结伴而行的车辆.特定区域内,当结伴车辆出现的概率较大时,即可将其视为伴随车辆,这类车辆具有相互掩护和团伙作案的重大嫌疑.及早检测和识别伴随车辆,能有效降低道路交通安全系统中的危险因素,对预防和减少与道路有关的治安和刑事案件,也具有十分重要的意义.本文在车牌自动识别数据库基础上,应用数据挖掘技术,提出伴随车辆检测和识别算法,并进行了实地测试.实验结果表明：应用数据挖掘技术对伴随车辆进行分析检测,具有检测效率高、检测误差小、应用范围广的特点,完全可以满足刑侦等部门对伴随嫌疑车辆进一步排查的需要.     

高清视频检测和识别技术研究及其在城市交通中的应用

在智能交通的城市公安交通之中,对车辆检测、车辆行为分析和跟踪、车牌识别和交通事件检测都提出了更加明确的需求,利用计算机视觉分析等先进的信息技术实现高效、安全的智能交通已成为交通治安治理的主要发展方向之一。     

模糊识别技术在辽宁公路收费车型分类中的研究及应用

结合多年收费管理工作的实际，通过引入模糊识别技术，探讨一种切实可行、经济实惠的车型自动识别方法，通过实际测试结果表明该方法具有很高的推广价值。