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机动车图像二次识别软件-系统概述及需求分析

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发表于 2016-12-19 15:02:54 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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1.系统概述及需求分析
1.1系统概述
江苏友上科技的机动车图像二次识别软件,通过使用各个卡点监控采集的图像数据,全天候对过往车辆提供实时图像信息自动处理,从而成为智能交通系统(ITS)理想的子系统、子模块。
该软件模块可以智能分析前端卡点监控设备采集的标清、高清图像,自动识别出车辆的车辆品牌、车辆型号、车辆类型、车牌号、车牌颜色、车身颜色并通过网络传输到后端数据库。后端大数据中心可以快速地存取上百万条记录与图片。同时,可以与车管数据库连接起来,对交通违章、违规车辆的特征进行查询、比对及实时报警。
1.2.需求分析
随着经济建设的发展城乡交通的现代化进程,综合使用公路和道口现场的各种数据和信息,对道路运行状况进行监控,防止(减少)车辆违章或交通事故,对我国公路交通的科学管理,提出了很高的要求。
机动车图像二次识别软件,通过获取前端摄像头采集到的车辆图像,自动智能化识别处理和网络传输取得车辆的各种重要特征(如车辆品牌、车辆型号、车辆类型、车牌号、车牌颜色、车身颜色等),对道路过往车辆进行智能监控分析,对交通违章、交通违法、肇事逃逸和治安逃逸车辆进行智能监控分析。可以有效遏制、查处交通违章,减少交通隐患,大大提高通行安全,这也是城市经济快速有序发展的重要保证。
2.系统目标及设计的理解
随着经济建设的发展城乡交通的现代化进程,无论是城市还是乡村,道路建设越来越多,道路等级越来越高。随之而来的就是前段高清图像采集设备覆盖密度越来越大。随着高清技术的发展,前段图像采集设备的清晰度也越来越高,像素也越来越大。但是前端采集的大部分图像除了部分进行了车牌识别应用之外,并没有再进行任何应用。机动车图像二次识别软件主要用途是对大量图像信息进行识别应用,对这部分数据进行二次挖掘,再得到一定重要信息的同时,也为这部分数据的再次应用和发掘打下良好的基础。
3.系统总体设计
3.1软硬件环境
软件环境采用在JAVA开发环境下,将机动车图像二次识别软件编译成机动车二次识别动态链接库DLL,能与JAVA语言环境及JAVA语言环境开发的软件无缝对接,支持任意JAVA语言环境调用。
硬件环境支持windows32位、64位;linux32位、64位操作系统,例如:windows server 2008、centos6.5、Linux Ubuntu12.04等操作系统均可长期稳定运行。

3.2数据库设计
机动车图像二次识别软件为独立模块,工作方式为动态链接库DLL,其中车型识别需要海量原始车辆图像数据,通过调研及测试,这部分数据通过编译、压缩可形成大小为50Mb的可调用车辆库,机动车图像二次识别软件在车型识别过程中,调用车辆库数据效率远高于访问传统数据库车辆表,并且车辆库磁盘空间占有率也远小于传统数据库,因此机动车图像二次识别软件采用可调用车辆库方式。
机动车图像二次识别软件支持将识别结果以结构化数据及非结构化数据两种方式输出,结构化数据可支持写入oracle、mysql、hbase等主流数据库。未来,应用软件可以以结构化数据为基础,实现“以图搜图”功能对图像进行快速检索、碰撞。
4.软件的技术路线
机动车图像二次识别软件针对识别对象的来源不同,采用基于图像处理模式识别方式。
基于图像处理模式识别方式指通过摄像头或数码相机等图像采集设备获得车辆的数字图像(包括红外、透视等特殊图像),通过对车辆图像的分析,获取车辆特征,从而通过模式识别算法对车辆进行分类。优点在于可以充分挖掘车辆图像中的信息,以求对车辆进行尽可能准确的分类,在仔细设计图像拍摄角度和范围的情况下,可以对车辆进行尽可能细的分类,如判别出车辆的品牌、颜色甚至具体型号。由于仅采用光学图像分析,避免了使用过多的传感器或其他外部设备,使这种方式使用起来更为简便,设备故障率低,适用范围广。
机动车图像二次识别软件通过图像处理模式识别方式,再根据车辆前部图像纹理特征进行车型分类。
不同的车辆系列,不同的车辆型号,都有独特地区别于其他车型的外形设计,可以选择车辆前部图像中的某个特定区域进行分析,通过图像处理的方法来进行车型的识别。选择车辆前部平面区域作为ROI(Region OfInterestin),包括车牌、车标、排气网和车灯等小型车辆,将排气网作为ROI进行分析,并将其命名为“车脸”。 不同的车型,甚至于同一品牌同一系列不同型号的车辆其对应区域都会有
所不同。所以以此进行车型的分类,该识别方法属于一种真正意义上的“模式识别”。优点在于可以对车辆进行准确地分类,准确判断出其具体车型,分类比较细;目标定位比较简单;通过专门设计的定位算法,定位准确率比较高。
5.系统关键技术实现方案
系统的关键技术为车辆图像样本和车脸图像样本,这也是决定机动车图像二次识别软件识别检出率及识别准确率的核心技术。
图像样本分为两类,一类是车辆图像样本,是本系统的原始数据库,通过对车辆样本图像进行定位处理后形成第二类样本:车脸样本图像。
目前,机动车图像二次识别软件除了可以识别出车牌号码、车牌颜色(蓝、黄、白、黑)、7种车身颜色(白、灰、黄、红、蓝、棕、黑),还可以识别出7种车辆类型(大货车、小货车、大客车、中巴车、面包车、越野车(SUV)、小轿车)、120种以上车标及1500种以上车辆子品牌。
以上这些数据来源于整个研发团队的开发、测试及反复训练,研发团队中有10名专职测试、训练人员,近一年时间,已累计测试和训练各品牌车辆中级50余万,为机动车图像二次识别软件识别检出率及识别准确率提供了核心保障。

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 楼主| 发表于 2016-12-20 09:38:19 | 只看该作者
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 楼主| 发表于 2017-1-4 09:52:35 | 只看该作者
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