基于图像的车辆外型尺寸识别技术研究
基于图像处理技术的车辆识别系统研究
基于图像处理技术的车辆识别系统研究随着社会发展和城市化进程的加速，车辆迅速增多，这种情况也带来了不少问题，其中多数问题是涉及交通治理的问题，如道路拥堵等。
针对这一现象，我们有必要采取一些措施来进行有效的管控和治理。
其中最有效的一种治理手段就是车辆识别系统。
为了提高车辆识别系统的准确性和对多种车辆的识别能力，目前的研究主要集中于图像处理技术的应用。
基于图像处理技术的车辆识别系统，具有高效、高准确率及低成本等优点，已成为目前车辆识别领域的研究热点。
一、图像处理技术在车辆识别系统中的应用图像处理技术可以从图像中提取出对车辆识别有用的特征，再根据这些特征来识别车辆。
一般来说，基于图像处理技术的车辆识别系统主要包括以下三个步骤：1.图像预处理图像预处理是指对图像进行必要的降噪、滤波、锐化等处理，以提高图像的质量和清晰度。
这些处理将有助于提高后续步骤的准确性。
2.特征提取特征提取是指从预处理后的图像中提取对车辆识别有用的特征。
常用的特征包括车辆型号、车身颜色、车牌号等。
可以采用多种不同的图像特征提取算法，例如局部二值模式、主成分分析、小波变换等。
3.车辆识别车辆识别是指根据特征提取步骤得到的特征进行车辆分类的过程。
这个过程可以通过感知器、支持向量机、卷积神经网络等多种分类算法进行。
二、图像处理技术在车辆识别系统中的应用研究进展1.基于卷积神经网络的车辆识别系统近年来，卷积神经网络（CNN）在图像处理领域中的应用越来越广泛，其中，基于CNN的车辆识别系统已被广泛研究。
CNN主要应用于图像特征提取和分类等方面。
通过使用CNN进行图像特征提取，可以有效地提高车辆识别系统对不同角度、不同光照条件、不同天气环境下的车辆识别准确率。
2.基于深度学习的车辆识别系统深度学习在图像处理领域中的应用也越来越广泛。
深度学习的图像分类模型建立在多层神经网络的基础上，可以有效地学习和分类各种复杂的图像。
采用深度学习技术构建车辆识别系统，可以在精确识别车辆的同时，根据数据的更新，使系统逐渐学习时下流行的车型和新的车型特征。
基于图像处理技术的车辆外观检测研究
基于图像处理技术的车辆外观检测研究随着现代科技的不断发展，图像处理技术逐渐成为各个领域的研究和应用重点之一。
车辆外观检测作为一项重要的技术，已被广泛应用于自动驾驶、车辆安全、流量管理等领域。
本文将从图像处理的角度出发探讨现阶段车辆外观检测的研究现状、技术方法和未来趋势。
1. 研究现状图像处理技术作为车辆外观检测的重要手段，近年来得到了广泛应用。
国内外许多学者和研究人员对于车辆外观检测的研究进行了深入探讨。
现阶段汽车外观检测涉及到的技术有视觉识别技术、深度学习技术、特征匹配技术等。
视觉识别技术是一种基于图像的分类和识别技术，该技术可用于车辆的外观检测。
视觉识别技术依赖于图像特征的提取和模式识别的算法。
而模式识别技术至今仍然是一个研究的热点，许多学者对于模式识别的算法进行了广泛的研究。
深度学习技术在汽车外观检测领域也得到了广泛的应用。
与传统的人工特征设计相比，深度学习能够自动从数据中学习特征，从而达到更好的效果。
卷积神经网络（CNNs）是目前应用最广泛的深度学习算法之一。
针对于实际场景中的汽车检测，文献中也提出了各种基于卷积神经网络的检测模型。
另外，还有一种常用的技术是特征匹配技术。
特征匹配可以在图像中寻找匹配位置以及各个特征点的位置。
特征匹配通常能够精确定位车辆的外观信息。
2. 技术方法现今，车辆外观检测的技术方法已然成熟。
首先，我们需要获取图片信息，这里主要使用摄像头等设备进行拍摄，获取车辆的外观图像。
而后，我们将图像进行处理，识别车辆的各项特征信息。
主要包括车辆的品牌、颜色、车型、车牌等基本的信息。
解决掉这些最基本的信息后，我们需要对车辆进行更深层次的分析。
传统的方法上，需要对图像进行处理，去除影子、污迹等干扰因素；而对于如今的车辆外观检测技术而言，深度学习技术已经使得全图像的分析变得更加完整与精准。
车辆外观的分析主要包含两个方面，即视觉检测和三维检测。
视觉检测通常用于实时性要求较高和较简单的检测任务，可以利用车辆外观图像的颜色、纹理和几何形状等特征实现。
基于图像处理的车辆轮廓识别技术研究
基于图像处理的车辆轮廓识别技术研究随着汽车普及率的不断增加，各种交通问题也随之而来。
其中，车辆识别问题一直是交通领域研究的一个重要方向。
特别是在车辆安全检测、情报监控、道路管理等领域，车辆识别技术更是发挥了重要作用。
而现代计算机图像处理技术的发展，为车辆识别提供了更多的可能。
本文将就基于图像处理的车辆轮廓识别技术进行研究，探讨其相关的理论基础和应用实践。
一、图像处理基础图像处理技术是指对图像进行数字处理，解析并提取出其内在的结构和内容，以方便人们进行更深刻的应用和研究。
图像处理的基本流程包含图像获取、图像预处理、图像分割、图像描述和图像识别等五个阶段。
其中，图像获取和图像预处理是整个图像处理中最重要的两个阶段。
图像获取是指收集和保存目标图像的方法，包括使用数码相机、扫描仪或摄像机等设备采集目标图像。
图像预处理是图像处理中的一个重要步骤，它主要通过去噪、锐化、增强对比度和减少光照变化等处理，使图像达到更清晰的视觉效果。
对于车辆轮廓识别技术的研究，图像预处理这一过程尤为重要。
二、车辆轮廓识别技术车辆轮廓识别技术是图像处理技术的应用之一，它主要利用计算机视觉技术获取车辆的轮廓信息，进而实现车辆识别。
目前，车辆轮廓识别技术主要有三种方法：基于轮廓匹配法、基于颜色分割法以及基于图像处理技术的混合结构法。
1. 基于轮廓匹配法这种方法首先通过图像处理技术获取车辆的轮廓信息，然后与车辆轮廓数据库进行匹配，得出车辆的相关信息。
此法的精度较高，在高光照、大角度变形等复杂环境下具有更好的鲁棒性。
但是此法的计算量较大，运算速度有所影响。
2. 基于颜色分割法这种方法主要依据对车辆颜色的分析，通过图像分割技术来提取车辆轮廓。
利用此法可以较准确地识别基本颜色相似的车辆，如同一型号、同一品牌、同一颜色等。
但是当颜色发生变化或出现遮挡的情况下，此法的识别精度会有所下降。
3. 基于图像处理技术的混合结构法这种方法是一种基于人工智能的综合分类方法，采用多种图像处理技术来识别车辆轮廓，其中主要包括基于颜色信息的轮廓分割和基于轮廓形状信息的匹配，以提高车辆轮廓识别的准确度和鲁棒性。
基于图像处理的智能车辆识别技术研究
基于图像处理的智能车辆识别技术研究一、概述随着人工智能和计算机技术的发展，智能车辆识别技术越来越成熟，被广泛应用于交通管理、安全监控等领域。
智能车辆识别技术能够通过图像捕获和分析，识别不同类型的车辆，并能够识别车辆的品牌、颜色、型号等信息。
本文将从图像捕获、图像处理和车辆识别三个方面来介绍智能车辆识别技术。
二、图像捕获技术图像捕获是智能车辆识别技术的第一步。
一般而言，通过高清摄像头或者雷达等设备来采集车辆图像数据。
不同的图像采集设备会对图像质量和分辨率产生影响，因此要选择性能优良的设备。
在图像捕获过程中，还需要考虑到光线的影响。
不同的光线条件下，车辆的颜色和细节信息会发生变化，因此应选择适宜的光线条件进行图像采集。
此外，车辆的速度和行驶方向也会影响到图像采集，需要对设备进行优化和调整。
三、图像处理技术智能车辆识别技术的核心是图像处理技术。
通过对图像的预处理、特征提取、分类等过程，可以准确地识别车辆的类型和信息。
1.图像预处理在进行图像识别之前，需要对图像进行预处理。
主要包括图像去噪、图像增强等步骤。
去噪可以减少图像中的杂乱信息，提高图像的清晰度；而图像增强可以提高图像的对比度和亮度，使图像更加鲜明。
2.特征提取特征提取是智能车辆识别技术的重点。
通过分析图像中的特定区域，提取出不同车辆的特征信息。
特征可以包括颜色、形状、纹理等方面，不同车辆的特征也不尽相同。
因此，在进行车辆识别之前，需要对不同车辆的特征进行建模，以便更准确地进行分类。
3.分类器分类器是进行车辆分类的关键技术。
根据之前提取出来的特征信息，可以构建出不同的分类器。
常见的分类器有SVM、KNN、决策树等。
不同算法的分类效果也不同，需要根据不同应用场景来选择合适的算法。
四、车辆识别技术根据之前对图像的预处理和特征提取，可以进行车辆类型和信息的识别。
针对不同场景和应用，车辆识别技术可以分为以下三类：1.普通车辆识别普通车辆识别可以识别出一般的私家车、货车和客车。
基于图像处理技术的车辆自动识别与分类研究
基于图像处理技术的车辆自动识别与分类研究车辆自动识别与分类是指利用图像处理技术对来自传感器或摄像头的车辆图像进行分析和判断，实现对不同类型和属性的车辆进行准确识别和分类的研究。
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，车辆自动识别与分类已经成为交通领域的热门课题。
本文将介绍基于图像处理技术的车辆自动识别与分类的研究现状、关键技术和应用前景。
1. 车辆自动识别与分类的研究现状在过去的几十年里，研究者们通过各种图像处理算法和机器学习方法，对车辆图像进行特征提取和模式分类，实现了车辆自动识别和分类。
其中，最常用的方法包括基于边缘检测、颜色特征、纹理特征和深度学习等技术。
边缘检测是最早用于车辆识别的方法之一，通过提取车辆图像中明显的边缘信息，可以确定车辆的形状和边界。
然而，由于车辆外形复杂多变，边缘检测方法在实际应用中存在着较高的误检率和漏检率的问题。
颜色特征是另一种常用的车辆分类方法，车辆的颜色通常具有一定的规律性，可以通过颜色直方图和颜色空间变换等方法进行提取和匹配。
虽然颜色特征可以有效区分不同类型的车辆，但是对于不同光照条件和视角的图像，颜色特征容易受到干扰，导致分类准确率较低。
纹理特征是对车辆外部纹理纹理和纹理布局进行分析和提取，通过纹理特征可以辨别车辆不同部位的细节信息。
但是，纹理特征的提取和处理过程复杂，对计算资源的要求较高。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的车辆自动识别与分类取得了突破性进展。
CNN可以自动从大量的车辆图像数据中学习到车辆的特征表示和分类模型，相比传统方法，具有更高的分类准确率和鲁棒性。
但是，深度学习方法需要大量标注的训练数据和高性能计算设备，对于资源有较高的要求。
2. 关键技术车辆自动识别与分类的关键技术包括图像预处理、特征提取、模型训练和分类预测等。
图像预处理是车辆自动识别与分类的前置步骤，旨在通过图像去噪、图像增强和图像分割等处理，提高后续步骤的准确性和鲁棒性。
基于图像的车型识别研究的开题报告
基于图像的车型识别研究的开题报告一、研究背景随着交通出行的普及和私家车的普及，交通管理和智能化技术的发展对车型识别技术提出了更高的要求。
针对这一需求，图像处理技术被广泛应用于车型识别领域。
基于图像的车型识别是指利用计算机对车辆的外观图像进行自动化处理和分析，从而实现对车型的识别。
目前，车型识别技术在车辆管理、智能交通、智能停车等领域得到了广泛应用，也取得了不错的成果。
但在实际应用中，由于车辆外观的差异性和背景干扰等因素，车型识别技术仍然存在一定的误识别率和漏识别率。
因此，在提高车型识别准确率和鲁棒性方面的研究，对于推动交通管理和智能化技术的发展具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在通过分析和研究车辆外观图像特征，采用图像处理和机器学习算法，实现对车型的自动化识别，并提高识别准确率和鲁棒性，为智能交通和车辆管理提供技术支持。
三、研究内容和方法1. 车型特征分析：通过对车辆外观图像进行特征提取、分析和比较，认识不同车型之间的特征差异，为后续识别算法提供数据支持。
2. 图像处理技术：采用图像二值化、边缘检测、滤波等技术，对车辆外观图像进行预处理，提取有用的图像特征。
3. 特征提取算法：结合车型特征分析，采用模板匹配、基于颜色和形状的特征提取等算法，对车辆外观图像进行特征提取。
4. 机器学习算法：基于特征提取结果，采用支持向量机、随机森林等机器学习算法，建立车型识别模型，实现对车型的识别和分类。
5. 实验验证和优化：采用UCI Car Evaluation数据集和自建数据集进行实验验证和优化，评估算法的准确率和鲁棒性，优化算法性能，提高识别准确率和鲁棒性。
四、研究意义本研究将实现对车型的自动化识别，并对车型外观图像进行特征分析和处理，为智能交通和车辆管理提供技术支持。
同时，本研究还将提高车型识别准确率和鲁棒性，对于解决城市交通管理和智能化出行问题具有重要意义。
基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的研究
基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的研究一、本文概述随着汽车工业的飞速发展，汽车整车尺寸测量成为汽车制造过程中的重要环节。
传统的汽车尺寸测量方法大多依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致测量精度不稳定。
开发一种基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统具有重要的现实意义和应用价值。
本文旨在研究基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统，通过计算机视觉技术实现对汽车整车尺寸的自动、快速、精确测量。
本文首先介绍了汽车尺寸测量的背景和意义，分析了传统测量方法的不足和计算机视觉技术在汽车尺寸测量中的优势。
随后，详细阐述了基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的基本原理、系统架构和关键技术。
在基本原理方面，本文介绍了计算机视觉的基本原理和关键技术，包括图像采集、图像处理、特征提取和尺寸计算等。
在系统架构方面，本文设计了基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的整体架构，包括硬件平台和软件平台。
在关键技术方面，本文重点研究了图像预处理、边缘检测、特征匹配和三维重建等关键技术，以提高测量精度和效率。
本文通过实验验证了基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的可行性和有效性，并对实验结果进行了分析和讨论。
实验结果表明，该系统具有较高的测量精度和稳定性，能够满足汽车制造过程中对尺寸测量的要求。
同时，本文还指出了研究中存在的不足之处，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为汽车整车尺寸测量提供一种高效、精确、自动化的解决方案，推动汽车制造业的智能化发展。
二、系统设计与技术原理本节将详细介绍基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统的设计和技术原理。
该系统设计分为几个关键部分：图像采集、预处理、特征提取、尺寸计算和结果输出。
每个部分都依赖于先进的技术和算法，以确保测量结果的准确性和系统的稳定性。
图像采集是整个系统的第一步，其质量直接影响到后续处理和最终测量结果的准确性。
本系统采用高分辨率工业相机，配合适当的照明系统，确保在各种环境下都能获得高质量的汽车图像。
基于图像处理技术的车辆目标检测与识别研究
基于图像处理技术的车辆目标检测与识别研究车辆目标检测和识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在交通安全、智能交通系统和自动驾驶车辆等领域具有广泛的应用前景。
随着图像处理技术的不断发展和进步，基于图像处理技术的车辆目标检测和识别算法也取得了显著的进展。
本文将围绕这一主题展开研究，介绍车辆目标检测和识别的相关技术和算法，并探讨其在实际应用中的挑战和应对策略。
首先，车辆目标检测和识别的基础是图像处理技术，其中最关键的技术之一是特征提取。
特征提取的目标是从图像中提取出具有代表性的特征，以便于车辆目标的区分和识别。
常用的特征包括形状、纹理和颜色等。
形状特征可以通过边缘检测和轮廓提取等技术获取，纹理特征可以使用滤波器和统计方法进行提取，颜色特征可以通过色彩空间转换和颜色直方图等方法来描述。
同时，还可以结合深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)等，从图像中学习更高级别的特征。
其次，车辆目标检测和识别的关键步骤之一是目标检测。
目标检测的任务是在图像中定位和标记出所有的车辆目标。
常用的目标检测算法包括滑动窗口法、区域候选法和深度学习方法等。
其中，滑动窗口法通过在图像上滑动不同大小和位置的窗口来进行目标检测，但它计算量大且效率低下。
区域候选法是通过在图像中提取出可能包含目标的候选区域，然后再对这些候选区域进行分类和定位。
深度学习方法则是利用深度神经网络来学习目标的特征表示和分类模型，具有更好的性能和效果。
针对车辆目标检测和识别中的一些挑战，包括复杂背景、遮挡、尺度变化和光照变化等问题，研究人员提出了一系列的解决策略。
例如，对于复杂背景和遮挡问题，可以使用背景建模和图像分割等算法来降低干扰和提高检测精度。
对于尺度变化问题，可以采用多尺度的目标检测方法，通过在不同尺度上进行检测来提高目标检测的鲁棒性。
此外，还可以结合目标跟踪和运动估计等技术来改善在光照变化和动态环境下的目标检测效果。
在实际应用中，车辆目标检测和识别技术可应用于交通安全和智能交通系统等领域。
基于图像处理的车辆识别与追踪技术研究
基于图像处理的车辆识别与追踪技术研究近年来，随着城市交通的快速发展，车辆数量的不断增加，车辆识别与追踪技术也越来越受到人们的关注。
在城市交通管理、公共安全监控、智能交通管理等领域，车辆识别与追踪技术已经成为必不可少的一部分。
基于图像处理的车辆识别与追踪技术具有广泛的应用前景，并受到了广大研究者的关注。
一、车辆识别技术车辆识别技术是一种通过对图像进行处理分析，提取出图像中的车辆信息的技术。
常见的车辆识别技术包括颜色、形状、纹理、轮廓等多种特征的提取。
其中，颜色特征是最基本的特征之一，由于车辆的颜色种类繁多，故车辆的识别率不太高。
形状特征则是依据车辆的几何特征对其进行描述，但形状特征易受遮挡、旋转、缩放等因素影响，因此也难以达到高的识别精度。
纹理特征则是通过提取车辆表面的纹理信息来进行识别，但由于车辆外观会受到遮挡、污染等因素影响，因此纹理特征也不是高精度识别的保障。
在实际应用中，常常采用多种特征进行综合提取，从而得到更高的识别精度。
例如，可以将车辆表面颜色、形状、纹理等信息进行综合提取，构建出车辆识别模型并进行分类，从而实现对车辆的精确识别。
二、车辆追踪技术车辆追踪技术是指对车辆运动轨迹进行跟踪，实现对车辆的实时监控、追踪。
常见的车辆追踪技术包括基于视频处理的目标跟踪、基于雷达和GPS的车辆跟踪、基于无线传输的车辆跟踪等多种。
其中，基于视频处理的车辆跟踪技术是应用最为广泛的一种方法。
基于视频处理的车辆追踪技术是通过对视频图像进行处理，实现对车辆运动轨迹的跟踪。
常见的车辆跟踪算法有基于背景建模的车辆跟踪、基于维纳滤波的车辆跟踪、基于相关滤波的车辆跟踪、基于卡尔曼滤波的车辆跟踪等。
其中，基于背景建模的车辆跟踪是一种比较简单的算法。
该算法将场景中的空旷区域定义为背景，对于前景物体则构建一个移动目标模型，通过两者的比较，便可实现对车辆的跟踪。
而基于维纳滤波的车辆跟踪算法则是一种经典的跟踪算法，其原理是通过对图像的统计特征进行分析，对目标的位置进行估计，从而实现对车辆的精确跟踪。
基于图像分割技术的车辆识别研究
基于图像分割技术的车辆识别研究随着汽车的普及，车辆识别技术已经成为了一个非常重要的话题。
在许多领域，如交通管制、安全监控、智能交通系统等方面，都需要进行车辆的识别。
图像分割技术是一种非常有效的车辆识别技术，因此本文将重点探讨基于图像分割技术的车辆识别研究。
一、图像分割技术简介图像分割技术是指将一幅图像分割成多个不同的区域或像素组的过程。
图像分割技术的应用范围非常广泛，其中车辆识别是其中的一种典型应用。
车辆识别需要从一幅图像中分离出所有的车辆，并对车辆的类型、颜色等信息进行提取和分析。
图像分割技术就是实现这一过程的关键技术之一。
图像分割技术按照分割方法的不同可以分为许多种类，例如：基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、基于能量的分割方法等。
这些方法各有优缺点，选用哪种方法应该根据具体应用场景来综合考虑。
二、车辆识别的研究进展车辆识别是一个非常复杂的任务，需要进行物体检测、分类、跟踪等多个步骤。
近年来，随着深度学习技术的发展和广泛应用，车辆识别的研究也在不断取得新的进展。
以下是一些重要的研究内容：1. 物体检测在车辆识别中，物体检测是一个非常重要的步骤。
物体检测就是从一幅图像中找到所有的物体，并框出其位置和大小。
近年来，深度学习技术在物体检测中占据了统治地位。
深度学习模型可以通过大量数据的训练，学习到物体的特征，并应用到新的图像上。
目前，几乎所有主流的物体检测算法都是基于深度学习模型的。
2. 特征提取物体检测后，需要对车辆的各种特征进行提取。
目前，常用的特征提取方法包括颜色直方图、方向梯度直方图（HOG）、深度特征提取等。
其中，深度特征提取是最近几年来研究比较活跃的领域。
深度特征提取利用卷积神经网络（CNN）学习图像中的不同特征，然后将这些特征用于车辆识别。
3. 车型分类在车辆识别中，分类是最终的目标。
车型分类可以根据车辆的大小、形状、颜色等特征将其分类到不同的类别中。
目前，常用的车型分类算法主要有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于图像特征提取的车辆识别研究
基于图像特征提取的车辆识别研究随着社会经济的发展，车辆的数量也逐渐增多。
车辆识别技术是现代智慧交通系统的重要组成部分，它不仅能够对道路交通状况进行实时监测，提升交通安全性，而且还能够实现车辆自动化管理，提高交通效率。
基于图像特征提取的车辆识别技术是目前最为广泛应用的技术之一。
一、图像特征提取技术图像特征提取是指从原始图像中提取有意义的特征信息，以便进行进一步的处理。
在车辆识别领域，图像特征提取技术被广泛应用，主要是从车辆外形、车牌等方面进行特征提取。
1. 车辆外形特征提取车辆外形特征是指从车辆外部结构中提取有意义的特征信息，包括车辆的颜色、形状、大小等。
车辆识别系统通常会采用基于轮廓的车辆外形描述方法，该方法能够提取出车辆的轮廓信息，从而实现车辆较为精确的边界检测。
2. 车牌特征提取车牌特征是指从车牌中提取有意义的信息，例如车牌的颜色、字体、字号、字形等。
车辆识别系统通常会采用车牌定位和字符识别两个步骤来进行车牌特征提取。
车牌定位技术能够将车牌从图像中定位出来，并实现车牌的大小、角度等参数的归一化；而字符识别则能够将车牌中的字符信息识别出来，实现对车辆的自动识别。
二、基于图像特征提取的车辆识别技术的应用基于图像特征提取的车辆识别技术已经广泛应用于智慧交通系统中。
其中，最为典型的应用场景为高速公路的车辆流量监测。
如今的高速公路上，通常都会配备车牌识别系统和车辆计数系统，这些系统能够自动读取车牌信息，并实现对车辆的计数和分类统计。
除此之外，基于图像特征提取的车辆识别技术还被广泛应用于智慧停车场、智能物流等领域。
智慧停车场通常会采用车牌识别系统，实现车辆的入场、出场管理和费用结算；而智能物流则需要对运输车辆进行实时监控，以保证货物的安全运输。
三、图像特征提取技术的发展趋势目前，基于图像特征提取的车辆识别技术已经得到了广泛应用，但是在实际应用中，仍然存在一些问题。
例如，基于车牌识别的车辆识别系统无法对车牌进行有效识别，以及汽车外形的易受干扰等问题。
基于图像处理的车辆特征识别技术研究
基于图像处理的车辆特征识别技术研究随着社会经济的不断发展，车辆在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，它们不仅仅用于交通出行，还常常被用于物流运输、消防救援等领域。
而随着车辆数量的增多，车辆管理的难度也日益增加。
在这样的背景下，基于图像处理的车辆特征识别技术应运而生。
本文主要探讨该技术的研究现状和发展前景。
一、技术原理基于图像处理的车辆特征识别技术主要是通过摄像机拍摄车辆图像，在计算机图像处理系统的支持下提取出车辆的特征信息，如车牌号码、车辆颜色、型号等。
这些信息可以用于车辆管理、安全监控、违章检测等方面。
二、研究现状目前，基于图像处理的车辆特征识别技术已经逐渐成熟，国内外的学术界和工业界也在积极探索相关应用。
以车牌识别为例，研究者们在算法设计、系统集成等方面都取得了不俗的成果。
其中，识别率和速度是评价算法效果的重要指标。
一些先进的算法，如基于深度学习的车牌识别技术，已经取得很高的识别率和速度。
三、技术应用基于图像处理的车辆特征识别技术在实际应用中有着广泛的用途。
主要包括以下几个方面：1. 车辆管理。
通过车牌识别技术，可以对进出场车辆进行自动识别，方便车辆管理和统计。
2. 安全监控。
车辆特征识别技术可以用于交通监控、收费站情报估产等方面。
通过对车辆的特征进行识别，可以及时发现违法行为。
3. 违章检测。
车辆特征识别技术可以应用于交通违法行为的自动监测，如闯红灯、超速等。
4. 物流运输。
物流企业可以通过车辆特征识别技术，实现配送车辆位置的实时监管，提高物流效率。
5. 消防救援。
车辆特征识别技术可以用于消防车辆的自动识别和调度，提高救援效率。
四、发展前景随着技术的不断创新和发展，基于图像处理的车辆特征识别技术有着广阔的应用前景。
在识别率和速度的优化、算法可靠性的提高、多模态信息融合等方面都有着重要的技术瓶颈需要攻克。
未来，车辆特征识别技术将会更加普及和应用，并为我们带来更多更便捷的车辆管理和交通出行体验。
基于图像处理的车辆识别技术研究
基于图像处理的车辆识别技术研究近年来，随着城市化进程的加快，城市交通也越来越拥堵。
如何高效且安全地管理城市交通成为城市交通管理者亟待解决的问题。
车辆识别技术作为交通管理的一项重要手段，逐渐得到了越来越广泛的应用。
本篇文章将着重研究基于图像处理的车辆识别技术。
一、车辆识别技术简介车辆识别技术指的是对运动车辆实现自动识别和分类等任务的技术。
它包括车辆的外观特征、运动状态、交通轨迹等多个方面，而目前最常用的技术是基于图像处理的车辆识别技术。
二、基于图像处理的车辆识别技术原理基于图像处理的车辆识别技术，主要依靠计算机视觉技术，通过对车辆图像进行计算机处理，分析出车辆的特征，进而识别出车辆的品牌、型号、颜色等信息。
对于车辆的图像处理，主要分为以下几个步骤：1. 图像预处理：首先需要对采集到的图像进行预处理，包括复原、增强、滤波等操作，以便提高车辆识别的准确率。
2. 特征提取：通过对图像进行特征提取，分析出车辆的特征点、颜色、形状等信息，进而对车辆进行识别和分类。
3. 车辆识别：通过比对车辆的特征信息，将其与数据库中的车辆信息进行比对，从而实现对车辆的识别和分类。
三、基于图像处理的车辆识别技术的应用基于图像处理的车辆识别技术已经在城市交通管理、智能停车、高速公路管理等领域得到广泛应用。
1. 城市交通管理：通过在交通路口等设立摄像机等设备，对车辆进行实时监控，从而实现对交通流量、拥堵等情况的实时掌控。
2. 智能停车：通过安装车辆识别设备，对车辆进行自动识别和分类，进而实现对车辆停车位置的自动指引和收费等作用。
3. 高速公路管理：通过在高速公路等区域设立车辆识别设备，实现对车辆的自动收费，提高公路运营效率和安全性。
四、基于图像处理的车辆识别技术的未来发展随着技术的不断进步，基于图像处理的车辆识别技术将有着更广阔的应用前景。
其中，以下几个方面将是未来发展的主要方向：1. 多特征融合：将车辆的多种特征，如颜色、纹理、形状等，进行融合，提高车辆识别的准确率。
基于图像处理与聚类算法的车辆轮廓识别技术研究
基于图像处理与聚类算法的车辆轮廓识别技术研究近年来，随着汽车普及率的逐渐提高，车辆逐渐成为城市中不可或缺的交通工具。
然而，随着车辆数量的增加，交通管理变得越来越复杂。
为了实现更加高效的交通管理，车辆识别成为一种十分重要的技术。
本文将介绍一种基于图像处理与聚类算法的车辆轮廓识别技术。
一、图像处理技术在车辆轮廓识别中的应用在车辆轮廓识别中，图像处理技术是非常重要的。
图像处理技术可以通过对车辆图像进行处理，提取出车辆的轮廓信息。
这对于车辆的识别有着重要的意义。
目前，常见的图像处理技术包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
其中，Canny算子是最常用的图像处理算法之一。
Canny算子具有较高的精度和鲁棒性，可以有效地提取车辆的轮廓信息。
二、车辆轮廓识别算法的研究车辆轮廓识别算法的研究可以分为两个方面。
第一个方向是基于像素点的车辆轮廓提取算法。
这种算法通过对车辆图像的每个像素点进行处理，提取车辆边缘的轮廓信息。
然而，这种算法需要处理大量的像素点，处理时间较长。
因此，随着时间的推移，这种算法逐渐被淘汰。
第二个方向是基于聚类算法的车辆轮廓提取算法。
这种算法可以通过聚类分析得到车辆图像中不同位置像素点的分布情况，进而提取车辆的轮廓信息。
由于这种算法在处理大量像素点时速度较快，因此被广泛应用于车辆轮廓提取中。
三、聚类算法在车辆轮廓识别中的应用在车辆轮廓识别中，聚类算法是目前最常用的算法。
聚类算法可以通过对车辆图像中的不同位置像素点进行分析，得到车辆的轮廓信息。
目前常用的聚类算法包括K-Means算法、DBSCAN算法、GMM算法等。
其中，K-Means算法是最常用的聚类算法之一。
K-Means算法可以将车辆图像中的像素点分为若干个不同的聚类，进而提取出车辆的轮廓信息。
相比于其他算法，K-Means算法具有较高的聚类准确性和鲁棒性。
同时，K-Means算法在处理大量样本时速度较快，可实现实时处理。
基于图像处理的车辆识别与跟踪研究
基于图像处理的车辆识别与跟踪研究在当前社会发展中，车辆的识别和跟踪成为了一个日益重要且具有挑战性的问题。
随着交通工具的增多和交通流量的快速增长，车辆的识别与跟踪技术不仅对于安全和交通管理有着重要意义，而且在智能交通系统、自动驾驶和城市规划等领域中也扮演着重要角色。
基于图像处理的车辆识别与跟踪技术在这一领域中展现出了广阔的应用前景。
一、车辆识别技术的研究车辆识别技术是车辆识别与跟踪研究中的核心问题之一。
通过提取车辆图像中的特征信息来进行车辆的分类和识别，为后续的跟踪、分析和决策提供基础。
目前，常用的图像处理算法包括传统的特征提取方法和深度学习方法。
1. 传统的特征提取方法：传统的特征提取方法主要是通过手工设计和提取图像中的特征信息，然后利用机器学习算法对这些特征进行分类和识别。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
这些方法具有较高的准确性和鲁棒性，但是对于图像中的光照、遮挡等问题较为敏感。
2. 深度学习方法：深度学习方法是近年来发展起来的一种强大的图像处理技术，它通过多层神经网络对图像特征进行端到端的学习和提取。
深度学习方法的优势在于利用大量的数据自动学习特征，并且具有较强的适应性和鲁棒性。
当前最流行的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型在车辆识别领域取得了一系列的突破性进展，大幅度提高了车辆识别的准确性和速度。
二、车辆跟踪技术的研究车辆跟踪技术是在车辆识别的基础上，持续追踪车辆的位置、速度和运动轨迹，为交通安全和交通管理提供有力支持。
车辆跟踪既是一个高精度的目标检测问题，也是一个高效的实时处理问题，在现实场景中面临着图像质量差、车辆遮挡和跟踪稳定性等挑战。
1. 基于特征的车辆跟踪方法：基于特征的车辆跟踪方法主要使用目标的外观特征和运动信息来进行跟踪。
其中，外观特征包括颜色直方图、HOG特征等，运动信息可以通过光流法和卡尔曼滤波等技术获得。
这些方法在小范围的跟踪任务中表现较好，但是对于复杂的场景和长时间的跟踪任务效果较差。
基于图像处理的车辆识别技术研究
基于图像处理的车辆识别技术研究车辆识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
基于图像处理的车辆识别技术通过对车辆图像进行分析与处理，从中提取出相关特征，能够实现自动化识别、分类和跟踪车辆的功能。
本文将围绕图像处理技术在车辆识别中的应用展开讨论，包括车辆特征的提取、识别算法的研究以及相关应用领域的介绍。
首先，图像处理技术在车辆识别中的一个关键步骤是车辆特征的提取。
一般来说，车辆特征可以分为外观特征和结构特征两个方面。
外观特征通常指的是车辆的颜色、纹理和形状等可见的特征，而结构特征则是指车辆的轮廓、边界和几何形状等与车辆结构有关的特征。
在车辆识别中，通过对车辆图像进行边缘检测、角点检测和纹理分析等处理，可以提取出这些特征，为后续的识别算法提供重要的信息。
其次，针对车辆特征的提取，车辆识别技术包含多种不同的算法。
其中，最常见的是基于机器学习的方法。
机器学习算法利用大量标注好的车辆图像数据集进行训练，并通过建立车辆特征与车辆类别之间的映射关系，实现车辆的自动分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（Random Forest）等。
此外，深度学习算法在车辆识别中也取得了显著的成果。
深度学习算法通过构建深层神经网络，能够自动学习车辆特征的高级表达，并且具有较强的泛化能力。
例如，卷积神经网络（CNN）已经广泛应用于车辆识别领域，取得了很好的识别效果。
此外，图像处理技术在车牌识别和行人检测等应用领域也有广泛应用。
车牌识别技术是车辆识别中的一个重要分支，旨在从车辆图像中精确地提取出车牌区域，并对车牌中的字符进行识别和分析。
车牌识别技术对于交通管理、违章监控和智能停车场等领域具有重要意义。
行人检测技术主要用于交通监控、智能驾驶和人流分析等场景中，能够识别图像中的行人并进行跟踪。
图像处理技术通过对行人图像进行检测、分割和特征提取，能够实现准确、快速的行人检测，为相关应用提供支持。
基于图像处理技术的车辆识别研究
基于图像处理技术的车辆识别研究第一章绪论随着社会的不断发展和科技的不断进步，交通出行已经成为现代人日常生活不可或缺的一部分。
在现代交通领域中，车辆的识别技术是重要的研究领域之一。
现如今，基于图像处理技术的车辆识别技术已经被广泛应用于道路监控、车牌识别、车辆计数等领域。
本文将详细介绍基于图像处理技术的车辆识别研究，包括车辆特征提取、分类器设计等方面。
第二章车辆特征提取在车辆识别过程中，车辆特征提取是关键的一环。
车辆特征提取的目的是从图像中提取出可以用于车辆识别的特征，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在实际应用中，常常会将多个特征组合使用，以提高识别准确率。
2.1 颜色特征提取颜色在图像处理中被广泛应用，它具有简单易操作、计算速度快等优点。
在车辆识别中，颜色特征提取是常用的一种方法。
常用的颜色特征提取方法有以下几种：(1)RGB特征：RGB是常见的颜色空间，它将颜色空间分为红、绿、蓝三个通道，每个通道的值为0-255，可以将RGB特征用于车辆的颜色描述。
(2)HSV特征：HSV颜色空间是一种将颜色分成色调、饱和度和明度三个属性的颜色空间。
HSV特征与RGB特征相比更容易进行颜色描述，因此在实际中被广泛应用。
(3)YCbCr特征：YCbCr颜色空间将亮度信息与色度信息分开，可以有效消除图像噪声，提高颜色特征提取的准确率。
2.2 纹理特征提取纹理是指某一物体表面的细节结构，包括纹理大小、方向、密度等信息。
在车辆识别中，纹理特征提取可用于区分不同类型和品牌的车辆。
常用的纹理特征提取方法有以下几种：(1)Gabor滤波器：Gabor滤波器是一种基于频率和方向选择的滤波器，可以有效提取图像纹理信息。
(2)灰度共生矩阵（GLCM）：GLCM是计算图像中像素灰度共生概率的矩阵方法，可以用于提取图像中纹理信息。
(3)局部二值模式（LBP）：LBP是一种用于纹理检测的算法，可以有效提取图像中的纹理信息。
2.3 形状特征提取形状特征指车辆外形的几何信息，包括车身长宽比、车灯大小、车轮大小等。
基于图像的车辆外型尺寸识别技术研究
1基于图像的车辆外型尺寸识别技术研究胡永举（东北林业大学交通学院，哈尔滨 150040）摘要：本文结合对超限车辆的治理工作，提出了可用于车辆外廓尺寸识别的图像标定处理技术方法。
该方法是针对车辆外廓尺寸较大，拍摄图片受室外条件影响，以及现场车辆查验对计算机图像处理速度的要求而提出的。
该方法运算简便，运算速度和精度可达到超限车辆现场查验要求。
关键词：车辆外型尺寸图像标定0引言有关资料表明，公路超限运输是造成公路、桥梁非正常损坏的主要原因。
车辆超限重量的增加对公路路面造成的损害程度以几何级数增长，轴载超限使水泥路面使用年限缩短40%左右，使沥青路面使用寿命缩短20%-30%。
同时，使载货汽车的制动性和稳定性降低，严重影响行车安全，也会造成国家税费的大量流失。
2004年4月30日由交通部、公安部、发展改革委、质检总局、安全监管局等七部委联合下发了《关于在全国开展车辆超限超载治理工作的实施方案》。
2004年10月1日国家质检总局、国家标准化管理委员会发布的《道路车辆外廓尺寸、轴荷及质量限值》（ GB1589—2004）（以下简称《限值》）正式实施。
这些方案、标准的出台为为超限超载治理提供了有力的保证。
然而，一项法规的出台，需要有相应的技术支持和配套措施，才能使其真正地贯彻落实。
本文探讨的就是如何通过视频图像对车辆的外廓尺寸进行识别。
1图像所谓图像是任一个二维或三维景物呈现在人们心目中的影像。
确切地说，一幅图像是一种代表另一个客体的一种写真或模拟；是一种生动的、图形化的描述。
各种客观存在的可测得的物理特征量的空间分布构成一大类图像，称为物理图像。
这些物理图像的物理特征是多种多样的，它既包括由于各种波长的电磁波强度的空间分布不同所构成的图像，也包括如温度分布、压力分布等等所构成的图像。
可见光学图像只是电磁波场图像中的一个子集，基于人眼不可见的各种物理图像构成了不可见物理图像子集。
还应该注意到，同一个空间点，可以具有多个物理特征。
基于图像处理的车辆特征提取与辨识技术研究
基于图像处理的车辆特征提取与辨识技术研究随着交通工具的普及和城市交通的日益拥堵，车辆管理和监控的需求越来越重要。
传统的车辆特征提取和辨识方法存在一些局限性，如准确性低、速度慢以及对环境和光照条件的敏感性。
为了解决这些问题，基于图像处理的车辆特征提取与辨识技术应运而生。
车辆特征提取是指识别和提取车辆图片中的各种特征指标，如车辆颜色、车型、车牌等，而车辆辨识则是根据提取到的特征指标，对不同的车辆进行辨认和分类的过程。
首先，在车辆特征提取方面，通过利用图像处理技术，可以根据车辆的外观特征提取出车辆的颜色、形状、纹理等特征。
其中，颜色特征是车辆辨识中最关键的特征之一。
通过在图像中提取颜色信息，可以区别不同车辆的颜色，辅助车辆的辨识和分类。
形状特征是指车辆在图像中的外形，包括车身的轮廓、长度、宽度等。
利用形状特征，可以对车辆进行形状识别和分类。
纹理特征包括车辆表面的纹理和图案。
通过提取车辆的纹理特征，可以进一步提高车辆的辨识精度。
除了车辆特征的提取，还需要对图像进行预处理，以降低光照变化、背景噪声和图像模糊等对车辆辨识的干扰。
通过滤波器和增强算法，可以减少图像中的噪声，并增强车辆特征的对比度和清晰度。
同时，对车辆图像进行分割和定位，可以将车辆从图像中提取出来，便于后续的特征分析和辨识。
在车辆辨识方面，利用图像处理技术可以对提取到的车辆特征进行分类和匹配。
常见的辨识方法包括模板匹配、特征匹配和机器学习等。
模板匹配是将提取到的车辆特征与预先构建好的特征模板进行比较，从而进行匹配和辨识。
特征匹配是通过计算特征之间的相似度，判断车辆特征是否匹配，并进行辨识和分类。
机器学习是通过将提取到的车辆特征输入到机器学习模型中进行训练和分类，从而实现车辆的辨识。
此外，为了提高车辆特征的准确性和鲁棒性，可以采用多种图像处理算法的组合。
例如，可以结合颜色、形状和纹理特征，利用多种分类算法进行车辆的辨识和分类。
同时，深度学习技术的应用也为车辆特征提取和辨识带来了新的突破。
基于图像处理的车辆检测与识别算法研究
基于图像处理的车辆检测与识别算法研究车辆的检测与识别在交通管理、城市规划和智能交通系统等领域具有重要意义。
随着图像处理技术的发展和计算机性能的提升，基于图像处理的车辆检测与识别算法成为当前研究的热点。
本文将重点研究车辆检测与识别算法的基本原理、发展历程以及应用场景。
一、车辆检测算法的基本原理车辆检测算法的目标是从图像或视频中准确地定位和识别车辆。
基于图像处理的车辆检测算法通常包括以下几个步骤。
1. 图像预处理：包括图像的灰度化、滤波和增强等操作，以提取车辆特征。
2. 区域提取：通过分割和边缘检测等方法，将车辆区域从背景中提取出来。
3. 特征提取：利用图像特征描述算子，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）、LBP（Local Binary Patterns）等，提取车辆的特征向量。
4. 目标识别：通过机器学习和模式识别算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对提取到的特征向量进行分类和识别。
二、车辆检测与识别算法的发展历程车辆检测与识别算法经历了漫长的发展过程，不断积累经验和改进方法。
下面简要介绍几种常见的算法。
1. Haar特征检测算法：该算法利用Haar小波特征和AdaBoost分类器，通过在图像上滑动窗口的方式进行目标检测，被广泛用于人脸和车辆检测。
2. HOG特征检测算法：该算法通过提取图像中的梯度方向直方图，来描述车辆的外观特征。
它具有计算简单、检测速度快的优势，被广泛应用于车辆检测。
3. CNN深度学习算法：该算法通过多层卷积神经网络进行特征提取和分类。
由于其强大的学习能力和适应性，目前被认为是车辆检测与识别的state-of-the-art 算法。
三、车辆检测与识别算法的应用场景基于图像处理的车辆检测与识别算法在许多领域具有广泛的应用。
以下是几个应用场景的简要介绍。
1. 交通管理：车辆检测与识别算法可用于交通流量统计、违法监测和交通信号自适应控制等。
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1基于图像的车辆外型尺寸识别技术研究胡永举（东北林业大学交通学院，哈尔滨 150040）摘要：本文结合对超限车辆的治理工作，提出了可用于车辆外廓尺寸识别的图像标定处理技术方法。
该方法是针对车辆外廓尺寸较大，拍摄图片受室外条件影响，以及现场车辆查验对计算机图像处理速度的要求而提出的。
该方法运算简便，运算速度和精度可达到超限车辆现场查验要求。
关键词：车辆外型尺寸图像标定0引言有关资料表明，公路超限运输是造成公路、桥梁非正常损坏的主要原因。
车辆超限重量的增加对公路路面造成的损害程度以几何级数增长，轴载超限使水泥路面使用年限缩短40%左右，使沥青路面使用寿命缩短20%-30%。
同时，使载货汽车的制动性和稳定性降低，严重影响行车安全，也会造成国家税费的大量流失。
2004年4月30日由交通部、公安部、发展改革委、质检总局、安全监管局等七部委联合下发了《关于在全国开展车辆超限超载治理工作的实施方案》。
2004年10月1日国家质检总局、国家标准化管理委员会发布的《道路车辆外廓尺寸、轴荷及质量限值》（ GB1589—2004）（以下简称《限值》）正式实施。
这些方案、标准的出台为为超限超载治理提供了有力的保证。
然而，一项法规的出台，需要有相应的技术支持和配套措施，才能使其真正地贯彻落实。
本文探讨的就是如何通过视频图像对车辆的外廓尺寸进行识别。
1图像所谓图像是任一个二维或三维景物呈现在人们心目中的影像。
确切地说，一幅图像是一种代表另一个客体的一种写真或模拟；是一种生动的、图形化的描述。
各种客观存在的可测得的物理特征量的空间分布构成一大类图像，称为物理图像。
这些物理图像的物理特征是多种多样的，它既包括由于各种波长的电磁波强度的空间分布不同所构成的图像，也包括如温度分布、压力分布等等所构成的图像。
可见光学图像只是电磁波场图像中的一个子集，基于人眼不可见的各种物理图像构成了不可见物理图像子集。
还应该注意到，同一个空间点，可以具有多个物理特征。
因此，同一对象（或物体）可以有多幅图像。
例如彩照（或彩色电视图像），就是每一点均在红、绿、蓝三个波段上有不同强度分布的三幅图像的合成。
实际上，对任一个空间点，在该点可测到的物理特征都远远大于3[1]，虽然这些特征中绝大部分是人眼不可见的。
因此，对任一对象都存在着大量的图像。
图像的另一子集是抽象的数学图像，即用数学函数代表的图像，它包括了连续型与离散型两大类。
离散型图像也称为数字图像。
它可以通过对各种可见或不可见的物理图像进行抽样量化来获得，并可以用数字计算机进行处理。
数字图像为连续图像的一种近似表达。
一幅数字图像是在其空间坐标和灰度上都离散化并进行数字编码的图像。
图像在其空间坐标上的离散称为采样；图像在灰度上的离散化称为量化。
经过采样和量化，形成的离散化坐标和灰度值可以用阵列来表示，其行和列的交点标出图像的每个像素，在数值上表示该点图像的灰度图像数据通常可以用矩阵形式来表达。
把图像表达成矩阵形式就有可能利用矩阵方法借助计算机来处理数字图像。
数字图像有信息量大、像素间相关性大、灵活性强等特点。
2计算机图像处理1基金项目：交通部西部交通建设项目(2004 318 00048)利用计算机对数字图像信息的处理，按其处理特点可以分为两大类：一类是以最终恢复原图像为前提的信息压缩处理和用原图像相异的形式有效地表现和提取图像的变换处理。
这一类处理是数字图像处理的基本内容。
对图像进行分割、描述和分析亦可纳入数字图像处理的范畴。
基于图像数据压缩的图像传输和存储，通过图像变换来改善图像的增强和恢复，都属于这一类。
其最基本的特点是输入和输出均为图像，对信息处理的要求是尽可能地不丢失信息。
另一类对图像的处理，主要是特征信息的抽取，其处理的最终目的是为了识别。
处理时，对于那些用于判别景物的特征信息给予抽取，而其他信息则尽量予以舍弃，达到高度的信息压缩。
并根据抽取的特征信息进行分类和识别，这一类图像处理的最基本的特点是输入的是图像，输出不为图像，而是对图像的分析和特征分类，或对图像的描述和解释，属于数字模式识别的范畴[2]。
虽然上述两类处理方法在内容上和理论基础上各有异同，又分别和不同学科相结合，各自有其相对的独立性，但是在技术上又相互依存、相互渗透。
3车辆外廓尺寸特点车身尺寸参数的测量具有量程大、测量范围广、车身形状复杂、不同型号车辆测量点差异大且无明显先验标志的特点[3]。
《限值》中规定的极值为车长20m 、车宽2.5m 、车高4m 。
几种特殊情况为：对于货厢为整体封闭式的厢式货车(且货厢与驾驶室分离)、整体封闭式厢式半挂车及整体封闭式厢式汽车列车，以及车长大于11m 的客车，车宽最大限值为2.55m ；自2008年1月1日起，与整体封闭式厢式半挂车组成的铰接列车在高等级公路上使用时，车长最大限值为18.1m ；运送不可拆解物体的低平板挂车列车车宽限值3m ；2007年1月1日以前，集装箱挂车列车的车高最大限值为 4.2m ；定线行驶的双层客车车高最大限值为4.2m 。
车辆特别是超限车辆的外廓尺寸较大，给图像拍摄和识别带来一定的困难。
4 超限车辆外廓尺寸图像标定识别方法4.1识别项目对于车辆外廓尺寸超限，我们需要测量的项目只是长、宽、高的极值，并且要达到规定的测量精度要求，因此，我们可以按照前面介绍的计算机图像技术的第二中方法，抽取特征信息，达到识别的目的。
4.2设备安装根据要求，要进行3个方位(长、宽、高)图像的采集，所以至少需要2个摄像头，如图1所示，由于是在运动过程中拍摄被检测车辆，摄像头的安置的位置应该分别在车辆行使轨迹的侧面和上方，侧面检测长和高，上方检测宽。
根据摄像头采集的图像推算实际尺寸时，需要根据摄像头与车辆的距离、以及镜头的焦距等信像头的位置必须固定，无论是手工还是自动采集图片时，车辆的位置要尽量在定位区内，尤其以图中红点的位置为停止或经过标准。
息计算，摄摄像头采集到的画面应该是车辆的全身画面，所以选择镜头时应特别注意视场大小。
由于车辆可能处于运动之中，并且系统对于处理速度有一定的要求，所以选择的图像采集卡应该有一定的要求。
图像采集分析系统对于2个摄像头采集到的长、宽、高进行计算，然后和标准进行对比，得出车辆装载是否超标的结论。
4.3工作原理为了满足检测时间要求，利用图像识别技术时要求满足的前提条件是：固定拍摄角度和区域、采用定焦镜头、固定拍摄触发位置。
满足了这些条件，就相当于为我们所测定的区域建立了坐标轴。
我们对该固定区域可以设定标尺或标准件，例如长、宽、高均为10cm 的正方形，将其放在实测获得的已知坐标点，然后拍摄其图像，传输到微机图像处理系统，这样在计算机图像中对应于该正方形标准件各点的坐标值即可标注出来，采用类似方法我们可以标注出所有的区域，这样相当于建立了一个立体的电子地图。
我们可以根据测量精度的要求，进行标注。
图2实物与图像由于我们是通过二维的图像获取三维信息，因此需要利用我们定点拍摄的图像向三个方向投影来获取长、宽、高的极值。
在对车辆进行超限尺寸识别时，一般要求误差范围在±2%。
这样我们就可以根据精度要求对三个方向投影范围计算出等分线条数，如图2所示。
当摄像机传感器平面和物体平面之间存在一个角度时，透视畸变就会发生。
此时正方形看起来像梯形。
透视畸变可用数学公式表示为：u=(ax+by+c)/(hx+hy+I),υ=(dx+ey+f)/(gx+hy+i)（x,y ）是摄像机或物体平面上的坐标，（u,v ）是另一个平面上的转换坐标。
A,b,c,d,e,f,g,h 和I 是透视畸变算法从内部取出用于转换每个要求点的转换参数。
在图中左侧代表的是实物，右侧是该实物在图像中的形状，这样在对实物坐标点已知的情况下，就可以在计算机图像中形象地绘制出等分的等高或等长或等宽线，等分线的条数根据精度要求确定，比如要求宽度的精度要求为±1%，那么我们对实物的图像区域等分数量至少为200，这样左右各有不超过1/200的误差范围，总误差不超过±1%，同理，对于高度由于下面高度固定，在高度投影区域等分线条数为100即可。
在通常情况下，满足精度要求即可，这样可以提高计算机运行速度，如果要进一步提高运算精度，我们可采用线性插值法，不断地缩小误差。
4.4系统分析采用图像标定技术对于快速检测车辆外廓尺寸方法简便，计算机运行速度快，可满足超限车辆现场快速检测的要求。
采用该方法，只要检测的环境一致，系统可以移植，不需要对每个地点单独进行标定，可节省工作量。
同时，采用该技术方法，也可以对检测数值进行修订。
例如：车辆在检测点的方向与道路中心线不平行，可能引起长度和宽度的检测误差，我们可通过车辆中心线与车道中心线的夹角，进行修正，而采用光电开关或者激光测距方法却无法识别、修正。
在具体检测中，由于车辆长度范围变化较大，比如货车长度在6~20米之间，如果摄像头的位置距车辆较远，会影响检测精度，我们可以采用与光电开关配合技术，设置多个摄像点，根据车长范围，触发不同的摄像头，可使检测精度更加可靠。
5结束语采用图像标定和虚拟等分的处理方法是针对超限车辆现场检测提出的，与精确算法相比具有算法简单、效率高、边缘提取准确的特点。
随着光电子学、计算机、图像处理等技术的发展，其应用前景将十分广阔。
参考文献：[1]吴晓波，杨永琴，图像测量技术的新应用[J]，光学精密工程，1998(3)[2]于起峰、陆宏伟、刘肖琳，基于图像的精密测量与运动测量[M]，科学出版社，2002 年 4 月[3]卞晓东、张为公、郭占军，利用视觉伺服技术进行车辆尺寸测量的方法[J]，汽车工程，2004年第3期Research on Discerning Technology of Vehicle AppearanceSize based on ImageHU Yong-ju(College of Traffic and Transportation Engineering, Northeast Forestry University,Harbin, 150040, China)AbstractThis paper puts forward technology method of image treatment that can be used to discern vehicle appearance size, combining administration work of vehicle limitation. This method is putted forward because that the size of vehicle is relatively large, the quality of image is influenced by conditions outdoors, and the picture processing speeds of the computer of vehicle checking is required. This method is simple, operation speed and precision can meet the needs of checking. Keywords: Vehicle; Appearance size; Image calibration作者简介：胡永举（1967-），男，黑龙江绥滨人，副教授，博士生，从事交通信息及控制研究。