监控视频中的车型分类方法
车险核保基本理论及业务监控分类(中)
企业代号
BH TV SY CH CJY FV DC SVW HG CAF HMC
车辆类别代号
车辆类型代号对照表
汽车类别 载货汽车 越野汽车 自卸汽车 牵引汽车 专用汽车 客车 轿车 半挂车及专用半挂车
表示数字 1 2 3 4 5 6 7 9
第二、三位数字含义 表示汽车总质量（单位吨） 表示汽车总质量（单位吨） 表示汽车总质量（单位吨） 表示汽车总质量（单位吨） 表示汽车总质量（单位吨） 表示汽车总长度（单位m） 表示汽车排气量（单位L ） 表示汽车总质量（单位吨）
车型的VIN码的第一部分(日本本土， ，既没有VIN码也没有铭牌)
如:丰田JZS155轿车(皇冠CROWN JZS155L-AEMGF AEMGF轿车)
车辆的发动机排量
如:奥迪3597CC Q7越野车(奥迪AUDI Q7 3.6 FSI QUATTRO AUDI QUATTRO越野车)
进口改装车辆其车辆型号应按改装后的铆接在上装部分的整车铭牌刻印的 型号确认
GB9417-88《汽车产品型号编制规则》 《汽车产品型号编制规则》
汽车产品型号(车辆型号)，是为了识别车辆而制定的由一组汉语拼音字母和阿拉 是为了识别车辆而制定的由一组汉语拼音字母和阿拉 伯数字组成的编号。 其基本型号由两位或三位汉语拼音字母和四至五位数字组成，见图 (为了避免与 其基本型号由两位或三位汉语拼音字母和四至五位数字组成 数字混淆，不应采用汉语拼音字母中的 不应采用汉语拼音字母中的“I”和“O”)
企业名称代号
企业名称代号：用企业名称或所在地名称的两个或三个汉语拼音字母表示 用企业名称或所在地名称的两个或三个汉语拼音字母表示
常见部分企业名称代号见表
企业名称
北京汽车集团有限公司 天津一汽夏利汽车公司 跃进汽车集团公司 丹东黄海汽车有限公司 东南汽车工业有限公司 江铃汽车集团有限公司 哈飞汽车股份有限公司 上海通用汽车公司 长安汽车集团有限公司 广州丰田汽车有限公司 上汽汽车制造有限公司
视频监控车型识别介绍
车型识别简介1系统功能说明在一次识别基础上，对记录保存的过车图像进行二次、三次识别，并把识别的数据送入应用系统，供分析处理。
一次识别内容：号牌类型、号牌号码、车牌颜色二次识别内容：号牌号码、车辆类型、车身颜色、车辆品牌（含子品牌及年款）、实习标、年检标、标志物、遮挡面部、无牌车1.1 一次识别功能一次识别主要是指的是通常意义上的经过卡口或电子警察系统进行的识别，其主要输出对象为车辆号牌信息、车辆号牌颜色信息等，基于车辆号牌和车辆颜色信息，能够实现基本的违法行为辨识、车辆黑白名单比对报警等功能。
本系统可对前端卡口或电子警察系统的识别数据进行校正，并对存在识别错误、误差的数据进行优化后写入大数据平台指定的数据库进行存储，以此提高大数据平台车辆基础检测数据的准确率。
系统基于完全自主知识产权的车辆牌照识别核心算法，可采用逐帧多高清抓拍图片进行分析，并将其与高清视频流实时分析技术相结合，首先对车辆识别数据进行一致性判断，然后将同一目标的多帧识别数据进行投票式表决，将其可信度最高的识别数据作为系统唯一正确的结果进行输出。
系统可识别车辆特征数据包括如下：1)车牌结构识别基于大数据量的车辆牌照数据训练，和自动视觉经验的自动积累，系统可对一些车牌进行基本结果的识别，主要包括：（一）单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌（二）GA36-2007中的小型汽车号牌（三）港澳入出境车号牌（四）教练汽车号牌等（五）武警用小型汽车号牌（六）警用汽车号牌（七）其他经过系统性训练，且符合相关技术标准要求的牌照类型（八）新军牌2)车牌字符识别系统具备对民用、警用、军用（包括2013式新军牌）、武警等汽车号牌自动识别的能力，所能识别的字符包括:（一）阿拉伯数字：0～9（二）英文字母：A～Z（三）省、自治区、直辖市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝（四）军牌用汉字：军、海、空、北、沈、南、兰、广、成、济、京（五）号牌分类用汉字：警、学、领、试、挂、港、澳、超、使（六）武警号牌特殊字符：WJ、00～34、练3)号牌底色识别系统能自动识别目前国内常见的蓝、黄、白、黑、绿五种底色的机动车号牌。
视频监控车型识别简介
车型识别简介1系统功能说明在一次识别基础上，对记录保存的过车图像进行二次、三次识别，并把识别的数据送入应用系统，供分析处理。
一次识别内容：号牌类型、号牌号码、车牌颜色二次识别内容：号牌号码、车辆类型、车身颜色、车辆品牌（含子品牌及年款）、实习标、年检标、标志物、遮挡面部、无牌车1.1 一次识别功能一次识别主要是指的是通常意义上的经过卡口或电子警察系统进行的识别，其主要输出对象为车辆号牌信息、车辆号牌颜色信息等，基于车辆号牌和车辆颜色信息，能够实现基本的违法行为辨识、车辆黑白名单比对报警等功能。
本系统可对前端卡口或电子警察系统的识别数据进行校正，并对存在识别错误、误差的数据进行优化后写入大数据平台指定的数据库进行存储，以此提高大数据平台车辆基础检测数据的准确率。
系统基于完全自主知识产权的车辆牌照识别核心算法，可采用逐帧多高清抓拍图片进行分析，并将其与高清视频流实时分析技术相结合，首先对车辆识别数据进行一致性判断，然后将同一目标的多帧识别数据进行投票式表决，将其可信度最高的识别数据作为系统唯一正确的结果进行输出。
系统可识别车辆特征数据包括如下：1)车牌结构识别基于大数据量的车辆牌照数据训练，和自动视觉经验的自动积累，系统可对一些车牌进行基本结果的识别，主要包括：（一）单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌（二）GA36-2007中的小型汽车号牌（三）港澳入出境车号牌（四）教练汽车号牌等（五）武警用小型汽车号牌（六）警用汽车号牌（七）其他经过系统性训练，且符合相关技术标准要求的牌照类型（八）新军牌2)车牌字符识别系统具备对民用、警用、军用（包括2013式新军牌）、武警等汽车号牌自动识别的能力，所能识别的字符包括:（一）阿拉伯数字：0～9（二）英文字母：A～Z（三）省、自治区、直辖市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝（四）军牌用汉字：军、海、空、北、沈、南、兰、广、成、济、京（五）号牌分类用汉字：警、学、领、试、挂、港、澳、超、使（六）武警号牌特殊字符：WJ、00～34、练3)号牌底色识别系统能自动识别目前国内常见的蓝、黄、白、黑、绿五种底色的机动车号牌。
道路运输车辆达标车型样车核查视频监控系统操作规程
道路运输车辆达标车型样车核查视频监控系统操作规程（静态部分）（试行）1、目的为指导道路运输车辆达标车型（以下简称：达标车型）样车核查中操作人员正确使用，确保达标车型样车核查视频监控系统（以下简称：监控系统）各项功能的有效发挥，满足监控技术要求并达到预期的监控效果，提高达标车型样车核查监督管理工作的质量与效率，规范监控人员的拍摄过程，特制定本操作规程。
2、编制依据⏹JT/T 325-2018《营运客车类型划分及等级评定》；⏹JT/T 1094-2016《营运客车安全技术条件》；⏹JT/T1178.1-2018《营运货车安全技术条件第1部分：载货汽车》3、监控系统的组成与功能3.1 监控系统组成：包括软件系统和硬件设备，即监控平台和监控终端。
其中监控平台为安装在计算机上的软件系统，主要用于样车登记、查询、查看原始记录等客户端软件；监控终端主要包括：用于拍摄视频录像的GPS天线、4G传输模块等。
3.2 监控平台主要功能◆视频监控功能：利用监控平台播放器可对所有样车核查视频调用播放，查看试验统计速度、里程等数据。
◆综合查询与统计功能：可按试验项目、试验人员、试验场地、试验仪器、试验时间、检测单位等关键词进行查询、统计。
◆搜索定位与轨迹显示功能：监控平台可实时搜索定位监控终端的地理位置，查看回放样车轨迹并显示各轨迹点的时间、速度信息。
3.3 监控终端主要功能图1 监控终端图标图2 监控终端功能区◆登记功能：PDA终端设备进行样车核查前的车型基本信息登记。
图3 监控平台功能区展示◆视频录制与实时传输功能：借助监控终端对样车试验信息进行录像或拍照，监控终端可自动、实时地将所拍视频通过4G网络无线传输至系统服务器。
图4 监控终端视频录制◆监控终端中止、继续和结束功能：当试验样车视频录制过程中出现需要暂停的情况时，监控终端随时对其进行中止操作，当需要继续试验时，选择终端上的继续按钮后，即可继续试验；当样车所有配置核查项目录制完毕确认无误后，可点击结束按钮，结束后不可对该样车视频重录、补传操作。
交通视频监控系统中的设备选型要求
交通视频监控系统中的设备选型要求随着生活水平的不断提高，人们对出行的安全要求也越来越高，建立完整高效的交通视频监控系统的需求也越来越迫切。
交通视频监控系统主要是指在车站、省道、国道及高速公路中建立一套用于交通监控、交通信息采集、事件检测以及交通疏导为目的的智能系统。
系统通过在车站、道路沿线、互通立交、广场、交通配套服务区等位置设置摄像机，并把其信号传输至监控中心集中监控。
例如通过在高速公路沿线关键位置设置车辆计数器、车辆测速器、气象资料采集器，并把信号传输至监控中心集中处理，实现交通信息和气象信息的采集；通过安装于道路中间分隔带的可变速标志，可以从中心对外发布交通疏导和交通控制信息。
整个监控系统中包含了前端部分、控制和传输部分和后端显示部分。
交通行业监控主要包括了道路出入口监控，车站售票窗口、主要通道、机房、高速公路收费亭监控，车站候车区、广场的监控，道路路况监控，交通事件检测监控，交通配套服务区的监控。
交通行业涉及到的产品非常多，从前端产品到最后的显示产品，每个环节都非常重要，本文主要就前端产品的选型和后端大屏幕液晶显示设备的应用做了比较详细的描述。
以下针对这些位置的监控环境和产品应用做了详细的说明。
一、道路出入口的监控在交通行业监控中，道路的主要出入口、城际之间的卡口、高速公路收费站等等都是需要重点监控的位置，针对这些位置的监控，最重要的一点就是要看清楚来往车辆的车貌和车牌，下面以收费站的监控和城际之间卡口为例讲解具体的应用。
收费车道监控主要要求是需要看清楚来往车辆的车牌，在收费的同时做好车牌的记录，当有逃逸车辆或者违规现象时，事后能根据录像进行查询当事车辆。
监控环境分析1进入收费车道的车辆车速不会太快，对摄像机的高速快门没有具体要求；2白天收费车道光线比较均匀，监控完全没问题，普通的摄像机都可以做到；3晚上，光照条件一般都比较好，但过往车辆的强光灯很亮，要求看清强光背后的车牌号码。
根据以上分析，收费车道监控摄像机主要需要具有强光抑制、背光补偿、高清晰的特点，灵敏度和动态范围作为次要考虑的因素。
车辆视频检测原理
车辆视频检测原理
车辆视频检测是指利用视频处理技术对道路上行驶的车辆进行实时监测和识别的技术方法。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 视频采集：通过摄像机或监控摄像头对道路上的车辆进行实时录制。
视频采集需要具备较高的分辨率和帧率，以获取清晰且连续的图像。
2. 图像预处理：对视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强、图像对比度调整等。
预处理可以提高图像质量，减少噪声干扰，使后续处理更加准确和稳定。
3. 目标检测：利用计算机视觉算法对预处理后的图像进行目标检测。
目标检测算法通常使用特征提取和分类器训练的方法，通过提取图像中的边界、纹理、颜色等特征，并使用分类器判断是否为车辆。
4. 目标跟踪：对检测到的车辆进行跟踪，以实现对其运动轨迹的实时追踪和分析。
跟踪算法一般基于目标的位置、速度和运动方向等信息，通过连续帧之间的匹配和预测，实现目标的跟踪。
5. 车辆识别：对跟踪到的车辆进行识别和分类，通常使用机器学习工具和模型来进行车辆特征提取和识别。
识别可以根据车辆的品牌、车型、颜色等特征进行分类和识别，并获取更详细的车辆信息。
6. 数据分析和应用：对检测到的车辆信息进行分析和处理，可以用于实时车流监测、拥堵预警、交通态势分析等应用。
同时，也可以将车辆信息与其他数据进行关联，如车牌识别、人脸识别等，用于实现更全面的交通安全管理和智能交通系统。
海康车辆识别系统方案
海康车辆识别系统方案海康威视是全球领先的安防解决方案提供商之一，其在视频监控、网络安全、智能交通、数字化城市等领域均有较大的影响力。
其中，智能交通领域是海康威视的重点发展方向之一，其方案涵盖了智能交通监控、智能安全管控等多个领域。
而在智能交通中，车辆识别系统也是重要的一环。
本篇文档将简要介绍海康威视的车辆识别系统方案。
方案概述海康威视的车辆识别系统方案可以分为两部分，即车牌识别和车型识别。
这两项技术最终将被应用在智能停车场、道路监控等多个场景中。
车牌识别车牌识别是海康威视车辆识别系统方案中的重要组成部分，它主要通过照相机、图像处理器、识别算法等技术实现对车牌的识别和识别结果的输出。
例如，智能停车场中，车辆进入停车场时，将自动拍摄进入车辆的车牌照片，通过识别算法识别车牌号码并上传至云端，方便用户随时查阅。
同时，在充电桩等设备的智能识别中，车牌识别技术也有重要的应用。
车型识别除了车牌识别，车型识别也是海康威视车辆识别系统方案的重要部分。
利用先进的计算机视觉技术，可以将车辆的车型信息进行识别，包括车辆型号、颜色、品牌等多项属性。
这种车型识别技术可以广泛应用于智能停车场、道路监控等领域。
例如，在智能停车场中，通过车型识别技术，可以自动识别车辆的车型信息，并根据车型进行智能的停车规划。
技术特点海康威视车辆识别系统方案具有多种技术特点，包括：•高精度识别：利用领先的车牌、车型识别算法，可以实现较高的识别精度，预测准确性高。
•大规模处理：海康威视车辆识别系统方案采用分布式结构，可以在分布式的服务器上处理大规模车辆数据，应对复杂多变的道路环境。
•快速响应：车辆经过检测点后，海康威视车辆识别系统方案可以迅速捕捉到车辆图像信息，并在短时间内进行处理和识别，快速响应实现自动化处理。
•多种接口：海康威视车辆识别系统方案具有多种接口，包括图片接口、流接口和算法接口等，可以适应不同的场景和应用需求。
应用场景海康威视车辆识别系统方案应用场景广泛，包括：•智能停车场：在智能停车场中，海康威视车辆识别系统方案可以实现自动车辆进入、出场识别和空余车位监控。
基于图像处理的视频监控内容分析与识别
基于图像处理的视频监控内容分析与识别视频监控作为一种重要的安全监控手段，广泛应用于各种场景，包括城市管理、物业安全、交通管理等。
然而，视频监控系统产生的海量数据使得对监控内容进行有效分析与识别变得十分困难。
基于图像处理的视频监控内容分析与识别技术应运而生，能够自动提取视频中的关键信息，为监控人员提供有价值的侦查线索，同时大大减轻了监控人员的工作负担。
一、基于图像处理的视频监控内容分析技术1. 目标检测与跟踪基于图像处理的视频监控内容分析中，目标检测与跟踪是一项关键技术。
目标检测技术能够识别视频帧中的目标物体，如人、车、动物等，并标记其位置。
跟踪技术则能够在连续的视频帧中追踪目标物体的运动轨迹，实现目标物体的实时监测。
目标检测与跟踪技术通常基于机器学习和深度学习算法，通过构建目标检测模型或跟踪模型来实现。
这些模型能够从视频帧中提取特征，并对目标物体进行分类和定位，从而实现对监控内容的智能分析与识别。
2. 行为分析与异常检测除了目标检测与跟踪，基于图像处理的视频监控内容分析还包括行为分析与异常检测。
行为分析技术能够识别目标物体的动作或行为，如行走、奔跑、丢弃物品等，从而判断其是否符合正常行为规范。
而异常检测技术则能够识别目标物体的异常行为，如打架、闯入禁区等，并及时向相关人员发出警报。
行为分析与异常检测技术主要依赖于模式识别和机器学习算法。
通过对视频帧序列进行分析和学习，这些技术能够判断目标物体的行为是否正常，并实现对异常行为的及时发现和报警。
二、基于图像处理的视频监控内容识别技术除了对监控内容的分析，基于图像处理的视频监控还能实现对特定内容的识别，如人脸识别、车辆识别等。
1. 人脸识别人脸识别技术是一种应用广泛的视频监控内容识别技术。
通过比对监控视频中的人脸信息与已知数据库中的人脸信息，可以实现对陌生人的身份确认。
这项技术在公共场所的安全监控中具有重要意义，能够发现潜在的安全风险，并帮助警方破案追逃。
基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究
基于监控视频的车辆车标快速识别技术研究摘要：本文介绍了高速发展的信息化背景下，通过对道路及卡口所部署的视频监控采集的图形进行分析，快速的对车辆的车标进行快速的识别。
引言随着社会经济的发展,城市中的机动车数量不断增加,极大的增加了城市对于交通和治安的管理难度。
特别是伴随着机动车数量的不断增加，机动车辆盗抢及利用机动车犯罪等案件也显著的提升。
就上海而言，截止2012年底共拥有机动车数量为262.3万辆，2012年中被盗抢的机动车超过1万辆，涉及机动车的犯罪案件超过数万件。
这些案件不仅给被害人造成了巨大的经济损失，同时还严重破坏了社会的稳定。
目前，公安部门在接到报警后，会在各个布控网点利用人眼来查阅监控视频，按照车型、颜色、车牌进行识别，但由于不可能使停车检查车辆的比例过大，因此侦破率很低。
如果能够采用基于监控视频的车辆自动识别系统，将大大提高机动车辆的识别能力和实时性，可以极大的节省警力，提高案件的侦破率。
利用基于监控视频的智能识别技术监控系统可以将视频的数字信息进行快速提取，具有监控异常及时报警、人员成本低、可全天候工作等优点。
与传统监控系统相比，具有以下优点：(1)不需要依靠人员24小时一直紧盯屏幕，系统可以对异常情况进行真正的7×24全天候监控。
(2)可以对所有监控视频进行智能监控，有效的监控范围可以提高数十倍，大大提高了监控效率。
(3)侦测并记录出现在监控屏幕内的违规行为并自动预警，并可以自动锁定目标进行跟踪监控，形成视频跟踪和摄像机区域联防。
然而，在基于监控视频智能识别系统中对运动车辆的车辆类型精确识别技术主要有两个方面，一个是车牌识别，利用车牌定位技术和车牌字符识别技术对车牌进行识别；另一个是车型识别，按照车辆的大小、外形、颜色、车标进行识别和分类。
一般作为对一辆机动车类型的精确实时识别技术，在车辆大小和外形的识别方面的技术研究比较成熟。
由于车辆车标在监控视频中较小，定位和识别的难度较大，所以在这方面的研究较少。
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用随着科技的发展和人们安全意识的提高，视频监控技术在现代社会中被广泛应用，给安全管理和公共治安维护提供了重要的技术手段。
然而，传统的视频监控系统只能提供一些简单的功能，如录像和回放等，很难满足复杂环境下的监控需求，而智能视频分析技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。
智能视频分析技术可以自动地对监控视频进行分析和处理，减少人工干预，提高监控效率和准确度。
它可以实现目标检测、运动跟踪、人脸识别、车牌识别、行为分析等复杂的功能，从而更快更准确地发现异常事件和威胁。
同时，它也可以实现对监控视频的实时监视和分析，对异常事件进行预警和快速响应，提高了监控系统的实时性和反应能力。
1. 人流量统计和预警在公共场所和商业区域，人流量汇聚，容易发生拥挤、踩踏等安全事件。
智能视频分析技术可以通过视频监控，自动统计人流量，并设置阈值，当人流量超过设定的阈值时，自动发出预警，提醒安保人员及时采取相应措施，避免人员聚集造成安全事故。
2. 行为分析和异常检测智能视频分析技术可以分析和检测人员行为模式，如奔跑、摔倒、抽烟、打架等，当发现异常行为时，系统能够自动识别并发出预警，安保人员可以及时采取相应措施，避免事态扩大。
此外，智能视频分析技术还可以识别异常物品，如包裹、背包等，及时发现行李中的危险物品，有利于提高安全防范水平。
3. 车辆管理和追踪智能视频分析技术可以通过监控识别出车辆的牌照号码、车型、颜色等信息，并且可以实现车辆进出记录和停车位管理。
此外，需要追车时，系统可以自动追踪车辆行踪，记录车辆运行轨迹和车速等信息，对处理交通事故、追查逃犯、控制交通流量等方面起到重要作用。
总之，智能视频分析技术在视频监控中的应用，不仅可以提高监控效率和准确度，还可以实现视频自动分析和处理，为安保人员提供有力的技术支持。
在未来，智能视频分析技术将会实现更多的功能和应用，为保障公共治安和安全事业的发展做出更大的贡献。
车辆识别方案
车辆识别方案车辆识别是一项对城市管理、交通管控以及公共安全等领域有着广泛应用的技术。
随着人工智能、计算机视觉等技术的不断发展和进步，车辆识别方案的应用范围也越来越广泛。
本文将介绍目前常用的三种车辆识别方案及其优缺点。
方案一：基于车牌识别技术车牌识别技术是一种广泛应用于车辆管理、车辆通行管理、公共安全等领域的识别技术。
该技术依靠计算机视觉技术对车辆牌照进行自动识别，并通过车型、品牌、车牌号码等信息实现对车辆的识别。
车牌识别常用的方法有基于特征抽取的算法、基于深度学习的算法等。
优点：•车牌识别技术相对成熟，算法简单易实现；•车牌可以作为唯一的标识符，能够实现较高的识别率；•识别过程简单，设备成本较低。
缺点：•受到光照、天气等环境因素影响，容易出现误识别；•车牌号码易受到污损、遮挡等因素影响，造成识别失败；•无法识别没有牌照的非机动车，如电动车、自行车等。
方案二：基于外观特征识别技术外观特征识别技术是一种基于车辆外观特征进行识别的技术，该技术主要通过图片处理和分析技术对车辆的外观进行拍摄、提取和特征分析，最终确定该车辆的类别。
优点：•可以识别没有牌照、遮挡牌照的车辆，以及非机动车等；•与车牌识别技术相比，误识别率较低，识别率较高。
缺点：•分类识别需要大量训练和人工标注数据；•受到环境影响较大，容易受到光照、天气、角度等因素的影响；•设备成本高，计算量大。
方案三：基于道路监控视频的识别技术基于道路监控视频的车辆识别技术主要是通过摄像头对道路的监控，对通过摄像头的车辆进行分类和跟踪，从而实现车辆的识别。
优点：•可以实现对车辆的实时监控和跟踪；•可以识别无牌车辆和非机动车辆；•识别过程中不受到环境条件、路面车流量等因素影响。
缺点：•摄像头自身的分辨率、角度等方面的限制，影响识别效果；•算法需要大量训练和大数据支持；•设备成本高，需要大量的人力投入和维护成本。
总结：车辆识别方案是一个应用非常广泛的技术，在城市管理、交通运输、消防管理、公共安全等各个领域都有应用。
在视频侦查工作中对涉案车辆轨迹追踪的方法研究
在视频侦查随着我国经济的快速发展，汽车保有量逐年增长，为公众出行带来极大的便利。
但是，汽车也被犯罪嫌疑人作为交通或运输作案工具用来实施违法犯罪行为（比如杀人抛尸案、绑架案、抢劫案等）。
如何利用视频侦查手段对涉案车辆进行分析和追踪，快速锁定犯罪嫌疑人是公安机关需要解决的关键问题。
一、对涉案车辆的确认和特征分析（一）对涉案车辆的确认对涉案车辆的确认是追踪和研判工作的第一步，也是关键一步。
要准确判定涉案嫌疑车辆，否则会导致整体案件侦查方向的错误，甚至使案件陷入僵局难以侦破。
办案人员可以通过犯罪嫌疑人进入车辆、犯罪嫌疑人从车辆下来、车辆进入案发现场、车辆从案发现场驶离、车辆室内有可疑物品、车辆在受害人住处或者受害人车辆旁有停留行为、车辆被受害人指认等来确认涉案嫌疑车辆，有时还要结合案发时间段进行二次确认。
（二）对涉案车辆牌照的分析车牌既是车辆最重要的外部标识，又是对车辆进行区分的重要依据。
高速收费站和治安卡口视频监控系统一般都装有车牌自动识别系统，可以对车辆进行识别和查找。
但是，遇到车辆转弯、夜晚车牌反光或者远距离拍摄等情况，车牌号码会出现模糊不清或者显示不完整的情况，此时可以通过使用图像清晰化软件（比如视侦通、PS软件等）进行处理，图1是对监控侧位拍摄到的车牌进行处理后得到的较为清晰车牌号，然后在公安车辆管理平台中根据车型、部分牌号进行模糊查询和数据碰撞，从而查清车源。
另外，车辆电子标识识别系统是未来的发展趋势，也是创新社会治安防控体系车牌识别的重要技术手段。
若犯罪嫌疑人对车牌进行伪装、遮盖、使用套牌假牌，甚至不挂牌照的情况，办案人员可以把伪装物品（比如CD碟、挡牌布）作为车辆特征，将假牌或套牌与车辆特征共同作为追踪车辆行驶轨迹的依据，绝对不能因为不是真实车牌而轻易放弃有关涉案车辆的任何重要线索。
（三）对涉案车辆特征的分析对于不能有效查清车辆号牌的情况，可以根据车辆特征完成视频追踪任务，这种方法的关键步骤就是如何对车辆特征进行分析。
监控视频中的车型分类方法
监控视频中的车型分类方法
李大湘;王小雨;刘颖
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2018(023)004
【摘要】采用BIT-vehicles数据集、标准SVM分类器和mAP评价指标,验证HOG直方图和HU矩、小波和HOG直方图以及SIFT特征提取技术对于车型分类的效果,结果显示,基于多特征融合的分类方法精度比基于单特征的分类方法精度高.对比发现,SVM分类器的分类精度在基于SIFT和稀疏编码的特征提取方法下比卷积神经网络要好.
【总页数】8页(P40-47)
【作者】李大湘;王小雨;刘颖
【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,陕西西安710121
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于空间金字塔视觉词袋模型的交通视频车型分类方法研究 [J], 戴光麟;许明敏;董天阳
2.视频监控中车型识别技术的应用 [J], 胡志超
3.中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案中兴通讯3G视频监控解决方案[J], 无
4.监控视频中的车型分类方法 [J], 李大湘; 王小雨; 刘颖
5.智能交通监控视频中车型识别技术的研究 [J], 王燕
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车型识别综述
车型识别综述一．课题的背景和意义智能交通系统(ITs，IntelligentTransportationSystem)是集计算机、信息、电子及通信等多种高新科技手段于一体的交通控制和管理系统，是21世纪交通的重要发展方向。
智能交通系统中的核心功能是对过往车辆的准确检测和正确的车型识别。
当前对车辆检测分类技术的研究主要有两个技术流派:车辆自动识别(Auto Ve hlcle Identification)和车辆自动分类(AutoVehicle Classification)。
前者是利用车载设备与地面基站设备互识进行，该技术主要用于收费系统中，在发达国家使用范围较广，如美国[2]的AE-PASS系统、日本的ETC系统，全球卫星GPS定位等。
后者是通过检测车辆本身固有的参数，在一定车辆分类标准下运用适当的分类识别算法，主动地对车辆进行分型，这一类技术应用比较广泛，己经有很多成熟的系统应用在实际生活中，该类技术可以通过射频微波、红光、激光、声表面波等方式来自动识别车辆信息，也可以使用视频图像处理的方式来识别车牌、车型等车辆信息。
比较成熟技术有环形线圈检测、激为红外线检测、超声波/微波检测、地磁检测等[3]，但这几种方法各有优劣，优点是识别精确比较高，但缺点也很明显，主要缺点有施工和安装过程十分复杂，影响正常交通秩序，维护困难，主要设备易损坏，花费较大等。
近年来随着计算机多媒体技术和图像处理技术的发展，基于视频的车辆自动分类识别技术在现代交通控制系统中占的分量也越来越大，社会各界投入的研究力量也越来越多。
该类技术可以适应动态交通状况的变化，通过实时采集大量的交通流量数据并将其传输到交通管理中心，中心通过系统提供的数据可以迅速做出控制决策，解决交通拥堵等问题。
同时，利用该技术可以分析道路的车流量信息，有利于公路网的总体规划及道路建设。
但上述功能的实现依赖于交通数据的采集和处理，传统的数据采集器方法，不能大范围覆盖检测区域，缺乏灵活性且功能单一。
基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别
基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别王志斌;冯雷;张少波;吴迪;赵建东【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2022(22)23【摘要】为了提高车型识别的精度和检测速度,提出了改进YOLOv5的车型识别算法。
首先利用高速公路收费的监控视频数据扩充BIT-Vehicle车型数据集,同时针对数据集中各车型图片数量不均衡现象利用图像翻转、添加高斯噪声、色彩变化等图像处理技术对各车型数量进行均衡化,构建BIT-Vehicle-Extend数据集;其次,添加RFB(receptive field block)模块用于增加网络感受野,有助于模型捕捉全局特征;第三,将无参数的SimAM注意力机制添加Bottleneck中,在不增加参数的情况下,提高网络的特征提取能力。
实验结果表明,相比于原始网络模型,本文所提出的YOLOv5优化算法,mAP0.5和mAP0.5:0.95达到98.7%和96.3%,分别提高了0.7%和1.5%。
在检测速度方面,达到90 frames/s,与原网络相比检测速度基本不变。
因此,本文所提出的YOLOv5优化算法,能够高精度的实时检测车型信息,满足车型识别检测需要。
【总页数】6页(P10295-10300)【作者】王志斌;冯雷;张少波;吴迪;赵建东【作者单位】河北雄安京德高速公路有限公司;北京交通大学交通运输学院【正文语种】中文【中图分类】U495【相关文献】1.基于视频图像中的车型识别2.基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法3.基于视频图像Harris角点检测的车型识别4.基于改进YOLOv5模型的复杂场景口罩佩戴识别5.基于改进的YOLOv5识别遥感影像中输电塔的方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
智能监控中的工程车辆识别算法
智能监控中的工程车辆识别算法随着工程车辆在建筑工地和公路施工中的应用越来越广泛，如何高效地识别这些车辆成为了一个重要的问题。
由于传统的车辆识别方法难以胜任复杂的环境，智能监控中的工程车辆识别算法应运而生。
工程车辆识别算法采用了深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）等模型来训练大量的车辆样本数据。
经过多次迭代和优化，模型的准确率得到了大幅提升。
现在的工程车辆识别算法已经可以识别各种类型的车辆，包括挖掘机、装载机、推土机等重型机械，以及各种轻型车辆。
而且，算法还具有自适应性，可以适应各种环境下的光照条件和天气变化。
在实际应用中，工程车辆识别算法的流程一般分为两步。
首先，通过视频监控系统获取车辆图像。
然后，利用训练好的CNN模型对图像进行处理，提取车辆的特征信息，并将其与已知的车型数据进行比对，最终确定车辆的类型。
工程车辆识别算法的应用领域十分广泛。
它可以在建筑工地、公路施工中使用，及时监控车辆进出情况，对工地混乱恶劣、人员管理不力等问题进行有效的预警和管理。
此外，工程车辆识别算法还可以应用到智能交通、智慧城市等领域，促进城市发展和交通管理的智能化水平提高。
当然，工程车辆识别算法还存在一些问题。
首先，它需要大量的样本数据来训练模型，但是获取这些数据需要付出巨大的人力和财力成本。
其次，算法在复杂环境下的准确率仍然有待提高，尤其是在不良光照的情况下，模型的识别能力还有待加强。
综上所述，工程车辆识别算法是智能监控系统中的重要组成部分。
它的应用可以提高工地安全管理和交通管理的效率，并促进城市智能化水平的提高。
未来，随着技术的不断发展和优化，工程车辆识别算法有望在更多新应用场景中得到广泛应用。
智能交通系统中的车辆识别与监控技术
智能交通系统中的车辆识别与监控技术智能交通系统是指利用现代信息技术对交通系统进行智能化管理和控制的系统。
而车辆识别与监控技术是智能交通系统的重要组成部分，它能够实时、准确地对车辆进行识别和监控，为交通管理提供有力支持，以提高交通效率和安全性。
本文将着重介绍智能交通系统中的车辆识别与监控技术的应用和发展。
一、车辆识别技术的应用车辆识别技术是智能交通系统中非常重要的一部分，主要用于自动识别和跟踪车辆信息。
目前，常用的车辆识别技术包括车牌识别、车型识别以及行驶特征识别等。
1. 车牌识别技术车牌识别技术是目前应用最广泛的车辆识别技术之一，它通过对车辆行驶过程中的车牌进行拍摄和识别，实现对车辆的自动识别和监控。
这项技术可以广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等领域。
2. 车型识别技术车型识别技术是通过对车辆的外观特征进行识别，实现对不同车型的自动识别和分类。
这项技术可以用于交通流量监控、车辆安检、违章监控等。
通过车型识别技术，智能交通系统可以更准确地把握交通状况，提供实时的交通数据。
3. 行驶特征识别技术行驶特征识别技术是通过对车辆的行驶轨迹、速度等信息进行分析和识别，实现对车辆的自动识别和监控。
这项技术可以用于交通监控、实时交通流量调控等领域。
通过行驶特征识别技术，智能交通系统可以提前预警交通拥堵、事故等情况，以提高交通安全性和效率。
二、车辆监控技术的发展车辆监控技术是智能交通系统中的另一重要组成部分，主要用于对车辆行为进行监控和分析。
随着科技的进步和智能交通系统的发展，车辆监控技术也得到了快速发展。
1. 视频监控技术视频监控技术是车辆监控技术中最常见的一种，它利用摄像机对车辆进行拍摄和记录，实现对车辆行为的监控和分析。
通过视频监控技术，交通管理部门可以随时掌握路面交通状况，有效监控交通违法行为，提高交通管理水平。
2. 无线通信技术无线通信技术的应用使得车辆监控系统更加智能化和灵活。
通过无线通信技术，车辆可以实时传输行驶数据到交通管理中心，为交通管理提供准确的数据支持。
一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法
一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法李乐平;高杨【摘要】针对高速视频监控的车辆识别易受几何变换影响且准确度不高的问题,提出了高效的阴影去除和车辆分类两种视频处理算法来提高车辆识别性能;利用高斯分布像素匹配实现车辆形状的提取;利用阴影区域前景和背景的对比度参数进行有效的阴影去除;利用Hu不变矩表征车辆,从而克服了几何变换的影响;使用7D欧氏特征空间最小距离算法将车辆与指定车辆模型进行比较并分类;对比试验结果证明,本算法具有较高的阴影检测性能和极佳的车辆分类性能,明显优于其他同类型算法.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2015(023)003【总页数】4页(P852-854,857)【关键词】高速公路;阴影去除;车辆分类;Hu不变矩阵【作者】李乐平;高杨【作者单位】内江职业技术学院,四川内江641000;南方医科大学,广州 510515【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言高速交通监控系统可监控交通情况、降低拥堵、优化交通基础设施利用率及增强交通安全，同时也可实现交通预估与规划。
高速视频监控是交通监控系统的一个重要部分，其可提供丰富的有效信息。
利用此信息，可实现车辆分类、交通流分析、事故检测、车辆跟踪等。
目前已有大量交通视频监控的研究［1－6］，相关研究对象主要分为三部分：1）车辆检测及追踪；2）遮挡去除；3）特征提取及车辆分类。
本文针对交通视频监控系统的阴影去除［7］和车辆分类［8］提出了两种新方案：利用对比度参数实现阴影去除；利用Hu不变矩表征车辆以实现车辆分类。
试验结果显示，本算法具有较好的阴影去除和车辆分类性能，且实现简单、计算复杂度低。
1 本文算法1.1 车辆检测由于视频监控中高速路面的背景一般非静态，如光照变化、树的摆动等影响，因此无法直接使用背景减法等算法来提取车辆，文献［10］的自适应背景算法对背景变化具鲁棒性，该算法将像素表示为对时间的序列｛X1，X2，…，Xt｝，每个像素使用k个高斯分布的混合高斯分布对其建模。