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高速應(yīng)用案例
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高速應(yīng)用案例

鹿泉收費站智能車型分類儀安裝項目

作者:石家莊優(yōu)創(chuàng)科技 來源: 石家莊優(yōu)創(chuàng)科技

  產(chǎn)品可在車輛通過掃描區(qū)域后,在車輛到達操作人員前自動高速拼接并輸出車輛圖像,同時,產(chǎn)品對車輛圖像進行識別,并輸出備選車型,輔助操作人員進行車輛類型和對應(yīng)限重的識別。

車型分類儀

  智能車型分類儀功能


  1、速度跟蹤技術(shù)


  采用我公司的基于SURF算法的相鄰幀數(shù)據(jù)匹配的速度跟蹤算法,算法可獲知運動目標在相鄰兩幀圖片中移動的像素數(shù),從而獲知目標移動速度。


  2、被動式全景圖像采集技術(shù)


  采用我公司的基于SURF的快速圖像拼接技術(shù),對相鄰幀圖像進行相似度分析,超高速生成全景合成圖。


  3、背景分析技術(shù)


  采用我公司的基于邊緣相似度匹配的背景建模和更新算法,既可以實時反應(yīng)背景的變化,又可以抵抗背景上的細微變化,可維護相機視野中的背景,從而實現(xiàn)車輛與背景的分離。


  4、自動斷車技術(shù)


  以背景分析和車輛運動分析算法為基礎(chǔ),通過對視頻畫面中的物體做實時分析,實現(xiàn)自動斷車。


  5、運動分析技術(shù)


  采用基于相鄰兩幀減法的運動檢測算法,可以從視頻畫面中發(fā)現(xiàn)運動的物體,將運動物體從背景中分離。


  6、輔助車型識別技術(shù)


  采用我公司的基于SURF的快速圖像拼接技術(shù),對相鄰幀圖像進行相似度分析,超高速生成全景合成圖。


  7、背景分析技術(shù)


  通過:

  基于ADABOOST的輪軸檢測算法、

  基于PRLK光流的輪軸跟蹤算法、

  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的單雙輪識別算法、

  基于HOG+SVM的車型分類算法、

  對車身側(cè)面外觀的識別,實現(xiàn)輔助車型、輔助軸型、輔助車貨總限重的判斷。


  8、行人檢測技術(shù)


  以運動分析和背景分析算法為基礎(chǔ),通過對視頻畫面中的感興趣物體做實時分析,實現(xiàn)將車輛數(shù)據(jù)與背景和各種干擾(例如:行人)進行分離。


  智能車型分類儀-安裝示意圖

  

設(shè)備安裝圖


  該產(chǎn)品只需單側(cè)安裝,且無需破壞路面。安裝方便,維護簡單,體現(xiàn)出了自身的識別精準、安調(diào)便捷、堅固耐用等特點。

  鹿泉項目案例展示

案例2

案例3



地址:石家莊西鹿泉收費站

配置:兩套出入口車型分類系統(tǒng)

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