城市道路智慧监控系统建设关键技术方案1.1视频触发技术视频触发技术应用于监测目标刚刚进入监测区域视野范围内的阶段，关注的重点为监测目标的各种属性特征（包括运动特征、外形属性等）用以确认目标对象。当目标进入监测区域时，系统通过视频触发检测算法提取目标在运动序列中的各种属性特征，在确认目标对象的同时，建立起具备综合属性的目标模型（如机动车属性包括：目标结构、车辆号牌、车牌颜色、车辆行驶速度等）。本系统采用一种综合性混合优化的计算机人工智能算法，利用大量学习样本，加入了在线学习模块，采用最新的反馈型学习模型来自适应环境的变化，提高了系统对环境的适应能力；其次本系统在时间轴上对图像信息密集采样，对每一帧的全景信息进行实时分析计算，用一种完全基于学习的多种特征融合的目标对象定位新算法对图像进行目标定位，判别出机动车的进入。1.2车牌识别技术本系统视频检测方式采用的车牌识别技术是从单帧画面车牌识别演进为多帧画面车牌识别。单帧画面车牌识别利用超过10万份样本照片进行训练，在车牌检测（定位）、---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---字符切割、字符识别等方面达到高指标的稳定性，提升单帧画面的车牌识别准确率。通过对经过监控点的车辆进行多次识别，获取信息量远远大于单次识别，有效提高车牌识别率。比如阳光直射车牌，某些位置车牌成像会过曝，而且由于车牌安装角度的不同，车牌过曝的位置又各不相同。多帧车牌识别技术能够选择成像最有利的识别结果，避开车牌过曝的位置，而单次车牌识别则做不到这一点。1.3视频跟踪技术视频跟踪技术应用于目标确认后通过监测区域视野范围的全过程。当目标触发确认后，系统通过视频跟踪检测算法对目标进行实时跟踪，通过对目标车辆的轨迹分析、预测和判别，适时做出记录决策。对于机动车采用基于车辆轮廓的跟踪算法，能提高区分前后跟车的准确性，即使车辆无车牌，也能捕获与跟踪，同时效跟踪的距离得以大幅度延伸，为从容判断目标行驶轨迹创造了极为有利的条件。---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---图：无牌车辆检测抓拍1.4牌照分类技术牌照分类技术是对车牌识别结果的深度应用，根据车辆牌照特征属性（汉字、字母、车牌颜色）所代表的特定含义对车辆进行分类，为与车辆类型相关的交通违法行为检测提供必要的数据基础。本系统采用的牌照识别分类算法，能够自动根据车辆的牌照特征属性对车辆的所属地域车型（大、小型车）进行自动分类。同时支持分类结果的白名单自动检索和比对。1.5车型分类技术本系统采用轮廓识别法对车型进行判别及分类。轮廓识别视频算法基于高清摄像机获得车辆通行的原始图像，从图像中分割出车辆图像，并对得到的车辆图像进行二值化、填充、修饰、细化等一系列处理，得到一幅完整的车---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---辆轮廓图像。然后从轮廓图像中提取车辆的几何特征，如顶棚长度与车辆长度的比值、顶棚长度与车辆高度的比值以顶棚中垂线为界前后两部分的比值、车辆长度与车辆高度的比值等，从而判定车辆车型并对判定结果进行分类。---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---