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机器视觉在道路监控领域的应用

时间:2017-12-12  来源:本文搜集于网络,由机器视觉检测设备厂家创盈时代整理,欢迎转载,转载请注明出处  点击:254

由于我国的汽车保有量呈逐年上升趋势,所以堵车也不再是大城市的专利了,很多三四线城市早晚高峰或者节假日也是堵得一塌糊涂,很多一线城市也不得不采用限行来缓解这一问题,尽管这使很多人有车不能开,但是比起大家都堵在路上走不了,视觉检测设备厂家觉得这一做法还是值得肯定的,这是从堵车这一方面来说的,从另外一个方面来说,汽车保有量持续上升,也使得交通违章的事故的概率大大提高了,这也给相关部门出了个难题,特别是在判定谁对谁错的时候,很多时候还是说不清道不明的扯皮,不过这种情况近几年来好多了,因为随着机器视觉检测的出现,大大减轻了执法人员取证困难的难题。现在很多城市的监控探头都配套有视觉检测,可对道路上的汽车进行车辆识别,车牌识别,车辆跟踪,接下来我们就具体讲一讲这三个黑科技。


道路监控


车辆识别

  
由于国内与国外交通组成的不同,国外的研究仅对大车与小车两种作辨认,而国内则较复杂,但一般研究均简化车种为大车、小车与机车,以此三类做视觉检测识别。以检测线或样本点作为识别车种的途径时,由于所取资料量少,较不利于车种识别,故以此法进行者较少。就日间图像的车辆识别来说通常以车辆的特征如:外型、尺寸为分类准则,近年发展迅速、应用到许多领域的“类神经网络”也被应用到车种的识别上。此外,亦可由车辆牌照途径,将号码图像二值化,以特征匹配的方式识别并记录该车牌号码,透过数据库的比对,每个号码可对应于某一车种,可用于抓拍违章车辆、车辆计数、车种识别、起迄点调查与旅行时间分析等。

车牌识别


基于机器视觉检测的车牌识别技术近年来在国内已经日趋成熟。有些学者认为车牌识别可分三阶段:前处理,将图像二值化后进行清除噪声。而后车牌定位,利用连接组件标示法,找出图像中之连接组件加以分析,进而判断车牌位置。字符识别,分割字符完毕后依文字大小设定结构组件之大小,最后利用型态学的方法找出文字特征加以比对。

还有一些视觉检测设备采用其它方法,如搜寻车牌后以图素分割法切割字符住后利用类神经网络识别字符;或者利用灰阶转换数之计算找出可能之车牌位置,再分割字符,在利用笔划分析法识别字符;或者利用图像中灰阶值之变化特性寻找车牌位置,在利用垂直投影直方图分割字符,以灰阶值关连度进行识别。

车辆跟踪

  
连续图像中,车辆轨迹的记录即称为跟踪。其中以样本点或检测线方式做跟踪者,由于选取的象素仅局限于某固定范围,处于被动状态,较不利跟踪之进行。以各临近方向均为双向二车道的T字型路口为例,在进入路口前及离开路口后之车道上布设横向检测线屏蔽Mask,以记录车辆进入与离开之临近方向编号,同时对车辆在图像上的形状、大小与位置等资料作记录,以跟踪车辆,但误差颇大。总结而言,车辆跟踪的方法有下列三种:模式基础跟踪、区域基础跟踪、轮廓基础跟踪。

随着物联网技术的逐步成熟,智慧交通将会被大规模的应用于道路监控领域,所以说大家开车还是按照交通规则,不要抱着侥幸的心理,人人为我,我为人人,也是提高我国国民素质的体现。

深圳市创盈时代科技有限公司是一家专注于机器视觉,视觉检测设备,CCD光学检测设备,机器视觉检测,视觉方案定制,非标自动化设备的研发生产和销售于一体的国家高新技术企业。

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本文关键字:机器视觉 道路监控

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