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淺析HOV車道系統(tǒng)的智能技術(shù)應(yīng)用

作者: 時(shí)間:2017-10-24 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  一般而言,為了保證車道的合理合法使用、節(jié)省人工、提高效率,成熟的系統(tǒng)會(huì)采取對車道進(jìn)行監(jiān)控,自動(dòng)識別HOV車道上車輛乘客個(gè)數(shù)的技術(shù)對車輛監(jiān)督。即HOV系統(tǒng)通過電子警察對車輛正面進(jìn)行拍攝并進(jìn)行算法處理,首先定位車輛、進(jìn)而定位車窗、在車窗區(qū)域內(nèi)監(jiān)測乘客臉部從而實(shí)現(xiàn)乘客計(jì)數(shù),乘客計(jì)數(shù)與車牌識別算法相結(jié)合,就可以實(shí)現(xiàn)HOV車道的自動(dòng)監(jiān)控。其中涉及到的技術(shù)有車輛檢測、車窗檢測和車輛牌照識別。

本文引用地址:http://2s4d.com/article/201710/368077.htm

  車輛檢測

  車輛檢測技術(shù)是交通監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵,可以通過幀差法、背景差法、路面標(biāo)記法和邊緣檢測法來實(shí)現(xiàn)。

  幀差法通過把兩幅相鄰幀相減,以濾除圖像中的靜止景物,而僅保留運(yùn)動(dòng)物體。該方法的優(yōu)點(diǎn)是對環(huán)境的光新變化不敏感,缺點(diǎn)是無法檢測靜止車輛,而且由于系統(tǒng)的圖像采樣頻率固定,其檢測效果受車輛速度的影響,太慢或太快的車輛都可能導(dǎo)致檢測錯(cuò)誤。

  背景差法計(jì)算當(dāng)前輸人幀和背景圖像只差,以檢測前景物體。背景差法可以檢測靜止車輛,但缺點(diǎn)是背景更新中的誤差累積以及對環(huán)境光線的變化和陰影。

  路面標(biāo)記法是依據(jù)路面標(biāo)記是否被覆蓋來檢測有無車輛,可以避免光線和陰影的影響,但是缺點(diǎn)是需要在路面上畫上標(biāo)記,而道路上的標(biāo)記并不允許隨意添加,所以在系統(tǒng)的安裝上有很大的局限性。

  邊緣檢測法對環(huán)境光線變化的穩(wěn)健性略高于背景差法,車體的不同部分,顏色等提供了較多的邊緣信息,即使是與路面色彩相近的車輛,也由于比地面反射更多的的光線而能用邊緣檢測的方法進(jìn)行檢測。

  車窗檢測法

  車窗定位是把車窗當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立于車身其它部分的目標(biāo),從汽車圖像中分離出來。目前對車窗的定位主要應(yīng)用于基于視頻圖像的實(shí)時(shí)車型識別系統(tǒng)中,車窗定位的結(jié)果是確定車窗的大小及在整車中的相對位置,并作為特征參數(shù)傳遞給后繼的車型識別系統(tǒng)及人臉檢測系統(tǒng)。

  車輛牌照識別技術(shù)

  目前實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)識別系統(tǒng)主要有兩種方法:一種是采用,主要通過車輛上安裝具有一定頻率的電磁波發(fā)射裝置,并在所需要的檢測地點(diǎn)安裝檢測裝置實(shí)現(xiàn)對車輛的自動(dòng)識別。另一種方法是通過攝像頭采集圖像,并應(yīng)用圖像處理、圖像分析和模式識別技術(shù)自動(dòng)識別車輛牌照號碼。

  基于的車牌自動(dòng)識別系統(tǒng)

  在此類車牌自動(dòng)識別系統(tǒng)中,應(yīng)用最廣泛的是射頻技術(shù)。射頻識別技術(shù)是通過射頻信號自動(dòng)識別目標(biāo)對象,獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)。射頻識別系統(tǒng)通常由射頻識別標(biāo)簽、射頻讀寫器、計(jì)算機(jī)三部分組成。射頻識別標(biāo)簽存儲著車輛的相關(guān)信息,通常被貼放在需要識別的車輛上,它所存儲的信息通??捎蒙漕l讀寫器進(jìn)行非接觸讀寫。當(dāng)裝有射頻識別標(biāo)簽的車輛進(jìn)入到射頻讀寫器的工作范圍時(shí),射頻識別標(biāo)簽被激活,并將自身的信息經(jīng)天線發(fā)射出去,經(jīng)識別系統(tǒng)的射頻讀寫器接受后送交計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。

  基于數(shù)字圖像處理和模式識別的車牌自動(dòng)系統(tǒng)

  通過視頻采集系統(tǒng)采集車輛圖像,經(jīng)過數(shù)字圖像處理和字符識別認(rèn)讀出圖像中的汽車牌照號碼。這種方法不需要在車輛上安裝額外的識別標(biāo)識或設(shè)備,而是直接利用已有的拍照資源,對汽車牌照進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識別,因而對車輛沒有任何影響。其次,還可以充分利用現(xiàn)有公路往上的視頻設(shè)備,節(jié)省了設(shè)備與安裝,并且維護(hù)方便。

  隨著視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展,基于數(shù)字圖像處理的車牌自動(dòng)識別技術(shù)顯示出更大的優(yōu)勢,在智能交通領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。

  雖然現(xiàn)在國內(nèi)HOV車道系統(tǒng)的發(fā)展比較緩慢,但是其走向技術(shù)化,將越來越多的技術(shù)應(yīng)用其中節(jié)省人力將是必然趨勢。我們不能因?yàn)榘l(fā)展速度而忽視其中可以應(yīng)用的技術(shù),也不能因?yàn)檫@些技術(shù)局限HOV車道未來的發(fā)展,應(yīng)該不斷的創(chuàng)新、突破,成為智能交通領(lǐng)域一個(gè)重要的分支。

  近年來,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,其中的人臉識別應(yīng)用和車輛特征識別應(yīng)用也在慢慢融入進(jìn)智能交通領(lǐng),我們完全可以期待深度學(xué)習(xí)與HOV車道系統(tǒng)的融合,讓智能交通更加智能,讓HOV車道真正的優(yōu)化道路資源。



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