車型識別系統是如何工作的

車型識別系統的工作主要通過一系列流程實現。

先是圖像采集，由攝像頭等設備對車輛拍攝，獲取前視圖、側視圖等，要留意攝像頭位置和光照條件。

接著進行圖像預處理，包括灰度化、二值化、去噪和增強等，提升圖像質量和后續(xù)特征提取準確性。

然后車牌定位，通過水平和垂直掃描在預處理后的圖像中確定車牌位置，使之從背景分離。

車牌分割時利用字符分割算法把車牌中每個字符獨立出來。

之后是字符識別，對分割出的字符進行特征提取和分類器訓練，與字符數據庫模板的標準字符匹配判別，從而識別出車牌號碼。

車輛檢測有埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等方式，視頻檢測優(yōu)點多，比如不破壞路面、節(jié)省開支。

在停車場等場景，車輛駛入攝像機識別區(qū)域，會自動捕捉并識別車牌號碼和車輛類型。固定車輛自動開閘放行，臨時車輛可提前設置放行權限，無法確認的車輛可手動確認開閘。駛過復位地感線圈后道閘自動放下。

車牌識別號碼以文本格式輸出，通過屏幕、手機 APP 展示給用戶。

在小區(qū)場景，進口處對車輛類型判斷分固定車輛、臨時車輛和無法識別車輛，分別有不同處理方式。出口處同樣分這三類車輛進行處理。

人工智能時代，基于深度學習網絡技術，如常用的卷積神經網絡，通過時空分割、特征提取、目標識別等技術手段，實現對視頻圖像內容的文本結構化解析，讓車型識別技術有質的飛躍。

簡單的車型識別程序包括車輛檢測、圖像采集和處理、車牌號碼和顏色識別、車牌字符識別、輸出結果。

車牌識別系統一般由攝像設備、地感線圈、處理機、車牌識別算法和后臺管理計費軟件等組成。算法包括車牌定位和車牌字符識別，字符識別又可細分。

車輛統計檢測系統利用 YOLOv5 算法對車輛圖像信息實時分析，無需人工干預，提高檢測效率和準確性，能協助交通管理，提供車輛數量和使用情況，為交通規(guī)劃等提供依據，促進相關產業(yè)發(fā)展。