車輛識別研究概述

摘 要：近年來，隨著我國現代化進程不斷加快，汽車的保有量急劇增加，原有道路的交通壓力隨之增大，這同時也導致了道路交通事故的頻繁發生。為保障公民生命財產安全，提出了目標車輛檢測和識別跟蹤的基本原理。對圖像、視頻、實時監控等數據中的靜止和行駛的車輛進行檢測與識別跟蹤，不同道路、不同行駛情況下對于交通監控中出現的各種復雜情況對車輛進行實時監控具有非常重要且有一定的挑戰性的任務。該任務的難度在于對復雜場景中所有車輛進行精準地定位識別以及車輛分割跟蹤處理。

關鍵詞：車輛檢測；道路交通

一、概述

車輛的追蹤檢測與識別計數是道路汽車分析的重要組成部分，設計出性能優良的目標車輛追蹤檢測與識別計數模型是車輛監控領域內的研究重點與難點之一。傳統的基于人工特征的目標檢測算法其泛化能力與魯棒性較差，當礦山環境監管系統抓拍到車頭和車尾的照片時，有時無法準確地給出所抓拍的是車頭還是車尾。當兩輛車同時經過時，所抓取到圖片中包含一輛車的車頭和另外一輛車的車尾，在車頭車尾不能區分的情況下，一般根據常規的左進右出的原則或者自定義規則，區分當前需要識別的是車頭的車牌號或者車尾的車牌號，但是，系統有時分不清車頭車尾，造成較多誤報。

二、識別概要設計

我國礦產資源豐富，很多礦產資源在經濟中占有重要地位，為地方國民經濟持續健康發展提供了重要支撐。隨著礦產資源開采規模的不斷擴大，對礦山資源開發進行有效監管已成為日趨重要的問題。近年來，國家先后出臺了一系列關于礦產資源管理的法律法規和政策，推動了礦業的健康發展，同時也促進了基層礦政管理水平的提高。但是，礦產資源開發中違法違規現象難以杜絕，仍時有發生，存在無證開采、盜采、破壞性開采、不按批準的開發利用方案開采、資源利用率低、瞞報產量、污染環境、安全和地質災害隱患等一系列問題。靠監管人員巡查難度很大，所花費的人力、物力、財力也很大，而且效果不甚理想，如何做到精準監管成為亟待解決的難題。

近些年來，車輛識別技術廣泛應用于礦山監管、交通指揮調控等領域，并已受到研究人員的廣泛重視和關注。車輛識別相關技術的研究具有重要的實際意義，在交通指揮調控、車流量統計、安防以及公安系統等領域具有廣泛的應用前景。本文所涉及的車輛識別處理領域及主要技術研究包括以下三個方面：車輛的實時追蹤檢測、車頭和車尾的識別、車牌識別。車輛的實時追蹤檢測的關鍵技術主要包括行駛車輛的實時追蹤定位、不同車輛的識別計數、對于目標車輛的分割以及獲取信息。車頭車尾識別的關鍵技術主要包括車頭車尾圖片處理、基于深度卷積神經網絡提取車頭車尾的特征、Softmax 激活函數對車頭車尾進行分類、Adam優化器更新參數。車牌識別的關鍵技術主要包括圖像獲取、車牌區域定位、字符分割以及字符識別。當夜間光線不好以及汽車前燈開放引起車牌信息丟失的時候，車輛識別難度會相應增大。在礦山復雜環境下，有些運輸車拉完資源后可能會逃逸，即這些車輛拉完礦物后逃離監控平臺的管理，因為，國家對礦區資源的收稅是按照開采量來計算的，這樣就會造成偷稅漏稅現象。另外，對進出礦區的運輸車進行實時追蹤檢測，車頭車尾的識別以及車牌的識別處理，能夠對運輸車所拉資源進行有效的過磅，防止車輛沒有過磅、超載、重復過磅的情況，這對于資源的有效監控和避免國家稅收的丟失具有重要的意義。所以，對礦區運輸車的追蹤檢測以及運輸車精細化識別，不僅對于礦山資源的有效的管理具有重要的意義，而且還能避免偷稅漏稅的非法行為。

三、結語

目標跟蹤是視覺領域研究的熱點問題，基于視覺跟蹤的巨大實用價值和計算機技術的迅速發展，視覺跟蹤技術的強烈需求，歐美等發達國家對視頻跟蹤技術進行了大量深入的研究。當前階段，車輛檢測技術已日漸成熟，但還需要進一步研究和創新。

參考文獻：

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