浅谈人工智能在车辆特征识别中的应用

近几年,基于深度学习的人工智能技术在车辆特征识别中得到了一定的发展本文通过与传统的车辆特征识别技术进行对比,得出深度学习神经网络技术在车辆特征识别中的优势,最后探讨了深度学习在车型分类中的应用。     

车型识别技术在打击高速公路逃费中的应用

本文主要针对当前形势下的高速公路非法逃费问题,结合收费站防逃费和路段防逃费系统策略进行研究分析,采用车型识别和大数据智能分析系统来打击非法逃费。本文所述车型识别系统是机器仿生的一种方式,通过机器视觉技术利用视频检测、拼接技术和多元化车辆特征信息提取分析技术,获取车辆多维度的信息,获取车牌号码、车型信息以及车长、宽、高及轮、轴数等信息,采用大数据挖掘和比对技术,实现车辆信息采集、车流量监测和统计、打逃取证等功能。     

高速公路智能收费在线支撑平台建设与应用

数字化、智能化已成为高速公路发展的新趋势,入口自助发卡、出口智能收费等新型收费模式对车型、车种等车辆特征识别和判定能力提出了更高的要求。山东省通过开展高速公路智能收费在线支撑平台建设,分析挖掘联网收费相关数据,对接车管所数据,构建车辆画像和路径还原模型,为收费系统提供实时、精准的车辆信息查询服务,实现了车辆特征的精准识别,满足了当前自助发卡、智能收费等无人化设备的需要,为未来数据深度融合分析和应用奠定了基础。     

自动车型分类技术在高速公路的应用

车型自动判别系统是智能交通的重要组成部分。本文简要介绍了国内外几种车型的自动识别技术,并着重介绍了基于车辆几何外形特征的非接触式自动车型分类器(Automatic Vehicle Classification)。其可利用红外光学检测技术采集车辆几何尺寸,并运用模式识别理论和基于统计模式的识别算法,利用国标车型分类数据库,实现车型的自动分类。     

高速公路新型车型识别系统应用探讨

取消省界收费站后,高速公路及国省道的收费方式和收费稽查面临重大变革和考验,同时对监控系统在车辆统计分析管理方面也提出了更高要求。新型车型识别系统能够根据交通运输部颁发的新收费车型分类标准高效准确地识别车型,同时还能够识别车牌、品牌、年款、颜色等车辆特征,符合目前高速公路管理的需求,可多场景应用于高速公路收费系统、监控系统及治超管理中。     

基于多模轨迹融合的货车危险驾驶行为辨识

本文通过分析公路货运车辆运动特征,对危险行车状态实时检测方法进行了探索。首先,从货运车辆运动状态序列样本中提取了多模轨迹特征来表征车辆急加速、急刹车、换道和颠簸等行车状态,并应用粗糙集理论对条件属性特征进行简约化处理。应用支持向量机方法建立轨迹特征和车辆危险驾驶行为的分类辨识模型,并运用遗传算法对分类辨识模型的参数进行标定和优化,从而使模型能够适应实车环境下的动态驾驶场景。实验结果表明,该方法可准确反映轨迹数据特征和行车安全状态特性,识别危险驾驶行为的正确率为94.4%。     

基于多数据源融合的高速公路收费车型识别解决方案

本文分析了高速公路取消省界收费站新模式下非ETC车辆及ETC货车的车型判别需要人工介入的问题,阐述了目前收费车型识别相关方面研究的进展及存在的问题,提出了基于多数据源融合的车型识别解决方案,通过结合车道硬件、机器视觉、大数据车辆画像及远程人工辅助四方面数据源,形成一套综合的车型判断解决方案,并介绍了本方案在福建收费站的应用情况及关键指标的效果。     

车身颜色识别在高速公路卡口中的应用

汽车车身颜色识别技术是是智能交通领域的一项重要技术,能为打击套牌车辆等交通犯罪提供技术支持。目前这项技术研究的单位和个人比较少,参考文献也不是很多,研究难度很大,造成这种情况的主要原因为车身颜色种类非常多,而且颜色容易受周围环境的干扰。本文便围绕车身颜色识别技术展开研究,采用的方法有图像预处理技术、颜色特征提取技术、支持向量机,最终颜色识别率都在90%以上,对于高速公路车辆特征识别技术而言具有重要实际意义。     

基于多维视频技术的车型识别系统

该车型识别系统基于多维度视频分析/检测,利用机器仿生等技术手段,通过图像拼接、精准分析、深度学习等提取多维度的车辆信息,实现车型的自动识别、分类、车辆多维信息提取,可应用于自动发卡、ETC等系统,作为提高通行效率及防止逃费的应用解决方案,对通行车辆进行更加有效的监管。     

基于隧道视频分析的车辆轨迹跟踪系统

隧道内车辆实时跟踪检测一直是高速公路管理者的痛点和难点。本文基于车辆目标检测、车辆车型颜色分类、车辆跟踪、车辆匹配、车牌识别等深度学习技术,通过对每辆车跨镜头检测跟踪之后的结果进行ReID (Re-identification)能够匹配不同时间不同监控摄像头下的同一车辆,辅以车辆车型颜色分类和车牌识别的结果,能更加精确地定位车辆行驶路线,从而完整还原每辆车的车辆行驶轨迹。本文提出的车辆轨迹跟踪系统目前已在湖北高速路现场进行测试,测试结果表明有很高的准确率,能够满足高速路管理者对隧道内车辆的实时跟踪检测的需求。同时,本系统对于高速路事故、拥堵情况、高速路养护规划等实际场景均能提供必要的支持。     

高速公路人工智能视频分析应用探讨

高速公路收费运营过程中积累了大量的车牌、车型等数据,但因管理体制、安全等因素,这些数据尚未充分共享,无法挖掘数据价值以衍生更多应用。如果在路段各关键位置设置监控点,利用后端人工智能算法对视频流进行深度分析,车牌车型识别准确率可达到适用水平。进一步通过数据挖掘技术进行车辆大数据分析,可用于交通流量统计、路径识别、打逃、路网营销等应用,辅助高速公路运营管理。     

高速公路车辆检测器的综合比选

随着我国经济的发展和高速公路通车里程的增加、高速公路车流量的日益增长,高速公路监控系统的作用越来越突出,交通流数据采集和交通事故检测是监控系统的重中之重。基础交通信息和交通事故主要包括车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率、车辆违章信息、交通事故检测等。车辆检测器作为交通信息采集的一个重要组成部分,以机动车辆为检测目标,检测车辆的通过或存在状况,其作用是为智能交通控制系统提供足够的信息以便进行最优的控制。目前国际上常用的车辆检测器主要有环形线圈车辆检测器、视频车辆检测器、微波车辆检测器、激光车辆检测器等,其中环形线圈车辆检测器由于其高准确率、低成本和高可靠性而被我国高速公路大量使用。     

激光式自动车型分类技术在ETC联网稽查中的应用

本文介绍了一种激光式自动车型分类系统,通过高精度的扫描式激光测距仪检测车辆的轮廓及轴数信息,按照全国统一的车型分类标准进行分类,分类信息用于ETC车道系统审核车辆是否存在换标签作弊行为。该激光式车型识别系统也可用于无人发卡系统,快速精准识别车型,防止人为作弊。     

高速公路快速发卡车道的实施方案

河北省高速公路传统发卡流程为感应线圈检测到车辆到达信号,车道摄像机再抓拍车牌,收费员输入车型再进行发卡操作,传统发卡系统流程越发严重制约着发卡车道的通行能力,时常出现"车等卡"的情况,本文结合河北省高速公路传统发卡流程及现有硬件设施,通过对发卡系统软硬件设计创新,进行高速公路快速发卡项目研究。     

基于数据分析的高速公路收费稽核系统

随着数字化和智能化技术的广泛应用,高速公路稽核工作正在由传统的人工模式向智能化模式转变。本文分析总结了典型逃费手段,提出了一种基于流水数据分析的高速公路稽核模型,系统以交易数据为核心,结合从图片中收集到的牌识别数据和车型数据,应用大数据技术,对车辆的屏蔽ETC设备和交易次数异常情况进行建模分析,排查逃费车辆。     

智能车型分类技术的研究及应用

在高速公路入口处,无人值守自动发卡机若要顺利实现工作效能,必须借助一套前端检测设备(即智能车型分类仪)的配合,事先对收费站入口的各种车辆进行车辆类型识别,然后,发卡机根据获取的车辆类型数据自动实施发卡操作。由此可见,智能车型分类仪是高速公路无人值守自动发卡系统必备的前端设备。     

云南省高速公路车辆轨迹跟踪系统浅析

高速路车辆实时跟踪检测是高速路管理者的痛点和难点。本文对云南省高速公路车辆轨迹跟踪系统的技术方案、特性和使用受限场景进行了介绍,通过对每辆车跨镜头检测跟踪之后的结果进行ReID,能够匹配不同监控摄像头下的同一车辆,辅以车辆车型颜色分类和车牌识别技术,能更加精确定位车辆行驶路线,从而完整还原每辆车的车辆行驶轨迹。系统已在全国多条高速路现场进行测试,测试结果表明,该系统对于高速路车辆的实时检测、车辆跨摄像机跟踪、车辆匹配等项目均有很高的准确率,能够满足高速路管理者对车辆的实时跟踪的需求。     

计重收费模式下的高速公路收费数据库结构设计

计重收费系统概述高速公路收费数据库系统是指为了高速公路正常运营而搭建的对高速公路各项相关收费数据信息进行存储并管理的数据库系统。其主要职能是通行车辆信息的记录存储,为交通行为事后分析以及管理部门对经营现状作统计决策之用,其中主要包括：通行信息、收费信息、设备信息和车辆特性信息。2000年以前,我国绝大部分高速公路实行按照车型计取通行费,因此通行信息和车辆特性信息中关于车辆的信息主要是车辆的收费车型和车辆外观信息。     

视频交通检测系统中车道背景更新算法研究

在智能交通系统领域,由于视频检测获取的交通信息丰富,设备易于安装和调试,对路面不会产生破坏,使用和维护方便,易于系统升级,视频检测在某些地点正逐渐取代线圈检测成为车辆检测的主要手段。在视频车辆检测技术中,背景更新是其关键技术之一,本文对近年来国内外视频图像背景更新算法方面的一些研究成果及存在的问题进行了分析和论述,在此基础上,提出了一种背景更新算法的改进思路,对研究和开发实用的视频车辆检测产品有一定的启发作用。     

车牌识别技术解决路径二义性问题

问题的分析以图一中的具体问题为例,如果在BD,BC,CD三段高速公路上在不影响车辆通行的情况下实现对车辆身份的确认,获知哪些车辆从本路段经过,则路径二义性问题可以迎刃而解。在高速公路中对于车辆身份的确认,最简单也是最直接的方式是进行车辆牌照的识别,作为车辆在公路上行驶时的身份标志,车牌具有“惟一性”这一显著特征,超速布控系统可以实现在车辆高速运动状态下进行车牌识别,那么如果在某一监测点架设车牌识别设备,对