車型識(shí)別系統(tǒng)的工作主要通過一系列流程實(shí)現(xiàn)。

先是圖像采集，由攝像頭等設(shè)備對(duì)車輛拍攝，獲取前視圖、側(cè)視圖等，要留意攝像頭位置和光照條件。

接著進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括灰度化、二值化、去噪和增強(qiáng)等，提升圖像質(zhì)量和后續(xù)特征提取準(zhǔn)確性。

然后車牌定位，通過水平和垂直掃描在預(yù)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(shí)利用字符分割算法把車牌中每個(gè)字符獨(dú)立出來。

之后是字符識(shí)別，對(duì)分割出的字符進(jìn)行特征提取和分類器訓(xùn)練，與字符數(shù)據(jù)庫模板的標(biāo)準(zhǔn)字符匹配判別，從而識(shí)別出車牌號(hào)碼。

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

在停車場等場景，車輛駛?cè)霐z像機(jī)識(shí)別區(qū)域，會(huì)自動(dòng)捕捉并識(shí)別車牌號(hào)碼和車輛類型。固定車輛自動(dòng)開閘放行，臨時(shí)車輛可提前設(shè)置放行權(quán)限，無法確認(rèn)的車輛可手動(dòng)確認(rèn)開閘。駛過復(fù)位地感線圈后道閘自動(dòng)放下。

車牌識(shí)別號(hào)碼以文本格式輸出，通過屏幕、手機(jī) APP 展示給用戶。

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

人工智能時(shí)代，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過時(shí)空分割、特征提取、目標(biāo)識(shí)別等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像內(nèi)容的文本結(jié)構(gòu)化解析，讓車型識(shí)別技術(shù)有質(zhì)的飛躍。

簡單的車型識(shí)別程序包括車輛檢測、圖像采集和處理、車牌號(hào)碼和顏色識(shí)別、車牌字符識(shí)別、輸出結(jié)果。

車牌識(shí)別系統(tǒng)一般由攝像設(shè)備、地感線圈、處理機(jī)、車牌識(shí)別算法和后臺(tái)管理計(jì)費(fèi)軟件等組成。算法包括車牌定位和車牌字符識(shí)別，字符識(shí)別又可細(xì)分。

車輛統(tǒng)計(jì)檢測系統(tǒng)利用 YOLOv5 算法對(duì)車輛圖像信息實(shí)時(shí)分析，無需人工干預(yù)，提高檢測效率和準(zhǔn)確性，能協(xié)助交通管理，提供車輛數(shù)量和使用情況，為交通規(guī)劃等提供依據(jù)，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。