Me gustaría preguntarles a todos: ¿Puedo usar el marco para matrícula que compré hace un año? Los dos lados miden menos de 5 mm y los dos lados miden más de 5 mm. Hay marcas del fabricante del automóvil en la parte inferior; ¿Se puede utilizar?
Sistema integrado de identificación automática de vehículos
Ingeniería, etc.
(Objetivos de la investigación, antecedentes de la investigación y situación actual, cronograma de trabajos e ideas de proyectos, etc.)
BR />Ver apéndice.
1. El avance del proyecto:
Con el rápido desarrollo de la tecnología de la información digital y la tecnología de redes en la era posterior a la PC, el rendimiento de los procesadores integrados y los procesadores de alto rendimiento han podido satisfacerse a sí mismos. La evaluación de algoritmos complejos y otras aplicaciones complejas, así como las aplicaciones integradas, inevitablemente entrarán en varios campos. Por otro lado, con el rápido desarrollo económico de China y los Juegos Olímpicos de Beijing, "el transporte inteligente se convertirá en un tema indiscutiblemente candente. Debido a las particularidades de la industria del transporte, los parámetros técnicos de sus equipos y los estrictos requisitos de las condiciones de uso". , la tecnología integrada puede simplemente Para cumplir con este requisito, la aplicación generalizada de equipos de transporte inteligentes integrados es una tendencia inevitable. Dado que el sistema integrado de identificación automática de vehículos es una parte importante del sistema de gestión del tráfico inteligente, es una combinación perfecta de tecnología integrada y. Tecnología de identificación de vehículos, que incluye tres características principales: reconocimiento integrado de matrículas, reconocimiento integrado del logotipo del automóvil y reconocimiento automático de colores, y se esfuerza por bloquear el automóvil al mismo tiempo.
Tiene las siguientes ventajas:
1. Altamente independiente: el uso de tecnología integrada solo se conecta a través de la interfaz de comunicación y la independencia del sistema de aplicación
2. Con todas las funciones: identificación específica única de matrículas, logotipos de vehículos y colores El sistema existente tiene funciones potentes.
3. Plasticidad: se puede combinar con la red inalámbrica incorporada y varias interfaces en serie del extremo ascendente del dispositivo de activación de señal frontal para combinar. las funciones del sistema del producto posterior y el alcance de uso
4. Mantenimiento sencillo:
2. Operabilidad y alcanzabilidad:
Actualmente, se está esperando la madurez y mejora de . La tecnología de reconocimiento de matrículas y vehículos es más fácil de obtener. La tecnología integrada existente es relativamente madura, por lo que es más fácil de implementar que otros temas científicos de vanguardia. Los equipos y materiales también son más accesibles y el costo es moderado. . p>
3. Innovación:
Los equipos de reconocimiento de matrículas existentes suelen utilizar computadoras para procesar datos, y algunos incluso requieren la cooperación de varias computadoras, lo que ocupa mucho espacio y recursos, incluso si Ocasionalmente se completa con un sistema integrado, su función se limita al reconocimiento de matrículas o la identificación de logotipos de automóviles. El sistema combina creativamente el reconocimiento de matrículas integrado, el reconocimiento de logotipos de vehículos y el reconocimiento automático de colores, una solución única que dificulta la integración del sistema. Equipo hinchado. , Mala estabilidad, difícil de mantener, un problema con la funcionalidad.
4. Posibles problemas:
En la actualidad, el principal problema es la integración integrada y la distancia de transmisión inalámbrica. Nos imaginamos: hoy en día, la mayoría de las computadoras se utilizan para procesar datos, y la desventaja de los dispositivos inflexibles es desarrollar un sistema de transmisión de datos inalámbrico portátil que pueda identificarse automáticamente. Sin embargo, debido a nuestro tiempo, energía y dinero, "la portabilidad". El grado de limitación es el mayor problema. Además, los problemas de velocidad y profundidad de reconocimiento de imágenes son problemas que podemos enfrentar.
Resultados esperados
(Forma específica de resultados obtenidos. tales como: patentes, artículos publicados y tecnología de producción física (incluidos programas de software), que pueden ser el resultado de diversas formas)
Anticipamos los resultados de nuestros experimentos.
En primer lugar, planeamos construir una tecnología de sistema integrada completa que produzca resultados tangibles.
En segundo lugar, analizamos la situación del mercado y las perspectivas de mercado son muy prometedoras para el sistema integrado de identificación de vehículos, que se puede producir con nuestra patente y mercado.
El tercer aspecto, el color del automóvil, la matrícula y la combinación del vehículo para determinar el algoritmo apropiado, por lo que en el proceso de completar el sistema es inevitable completar el diseño del algoritmo. , esto es parte Los resultados se publican en forma de presentación en papel.
Debido a que planeamos completar el sistema, necesitamos completar las partes de hardware y software del sistema.
Desde el punto de que una gran parte de los resultados del software y los algoritmos se pueden publicar a través de periódicos y se pueden poner en producción y se pueden obtener resultados de hardware patentados para reflejar que no hay duda de que los resultados de nuestra investigación no solo serán parte del software. o sólo el tema de la parte de hardware, esto es una gran ventaja.
El contenido del presupuesto, el monto del presupuesto y el tiempo estimado de ejecución requerido para el entorno experimental
Adquisición de imágenes frontales de la cámara CCD, compra de la cámara o cámara 3000 07.12 al 08.2
Adición de luz ambiental especial de fuente de luz auxiliar 1500 07.1208.2 meses,
Digitalización de señal analógica de tarjeta de captura de imágenes 2500 07.1208.2 meses
>Hardware de sistema integrado , procesamiento de imágenes 4000 08.3 08.10 a 08.12?08.10
Almacenamiento de información de video DVR 2500
Resultados de reconocimiento de imágenes de salida del dispositivo de visualización 1500 08.1209.2 meses
Transceptor inalámbrico o equipo de transmisión por cable transmisión de información 250 009 2?09.3
La etapa final de procesamiento de piezas mecánicas y su ensamblaje en el prototipo 2000
Total: 19.500 yuanes
Aprobación universitaria Opiniones
Opiniones de revisión del comité de expertos
Opiniones de aprobación de la escuela
Adjunto: estado actual, antecedentes e importancia del tema,
Desde entonces Desde el nacimiento del primer automóvil del mundo en 1885, los automóviles han tenido un gran impacto en nuestro trabajo y nuestra vida diaria. Durante más de cien años, los automóviles por su bajo costo, fácil operación y ventajas han sido aceptados gradualmente por el público, llegando a cientos de miles de familias. En China, muchas personas se unen al grupo de propietarios de automóviles cada año. Seguido por el crecimiento natural de un estilo de vida rápido y conveniente, y causó una serie de problemas: robo de automóviles cada año, accidentes de tráfico ocurren de vez en cuando... No hay duda de que los automóviles necesitan una gestión estandarizada. Ahora, la gestión de nuestro coche la realizan humanos. Es fácil imaginar la impotencia del manual ante un equipo de coches en constante crecimiento. Por tanto, el transporte inteligente se convertirá en una tendencia inevitable en el desarrollo de la gestión del tráfico en el futuro.
La inteligencia de tráfico se da cuenta de que no se puede estar seguro de que se identificará automáticamente "Ya en la década de 1990, la identificación de automóviles atrajo una gran atención en todo el mundo y la gente comenzó a estudiar las tarjetas de identificación automáticas: el reconocimiento automático de vehículos. matrículas Preguntas relacionadas unos años más tarde, otro símbolo de estatus importante de los automóviles: el reconocimiento del logotipo del automóvil también se ha convertido en un tema candente. El método general de reconocimiento de matrículas: tecnología de procesamiento de imágenes por computadora para extraer automáticamente la información de la matrícula para determinar la licencia del automóvil. número de placa. La tasa de reconocimiento del algoritmo fuera de línea basado en el algoritmo híbrido de histograma de borde y coincidencia de plantilla ha alcanzado un nivel muy alto. Las teorías actuales sobre los patrones de matrículas y logotipos de automóviles han madurado y avanzan hacia la integración y la inteligencia. p>
En el sistema de gestión de tráfico inteligente, la identificación del vehículo es equivalente al "estado" de la clase base VC ++, y otros submódulos se heredan y desarrollan en el sistema de gestión de tráfico inteligente en función de la identidad del automóvil. Creemos que el reconocimiento de automóviles requiere un mayor nivel de integración y es mejor integrarlo en otros sistemas, como microcontroladores y CPLD. En esta etapa, la mayor parte del reconocimiento de automóviles lo realizan computadoras.
Además, debido a la identificación y posicionamiento automático de la clase base, el uso "solo puede bloquear autos" y "puede determinar rápidamente qué autos tendrán ciertos requisitos en esta etapa". Reconocimiento de vehículos, pero se basa únicamente en un simple reconocimiento de matrículas. El objeto del mercado es un sistema independiente de matrícula o identificación de vehículos; la combinación de los dos sistemas es muy rara. Evidentemente, es muy difícil para estos sistemas individuales lograr el objetivo de reconocer verdaderamente la identidad del coche bloqueado.
Combinando los requisitos de los sistemas inteligentes de gestión del tráfico, el status quo de la identificación de vehículos actual y las dos tendencias de desarrollo, el Grupo eligió la identidad del innovador tema del plan experimental del sistema integrado de identificación automática de vehículos. Está previsto completar el procesamiento integrado de la identificación del vehículo y transferir la información digital a otros módulos en el sistema de gestión de transporte inteligente, pero procesar la identificación del número de vehículo con la computadora integrada, lo que mejorará en gran medida la integración de los sistemas de gestión de transporte inteligente y reducir costos. A diferencia de un sistema de reconocimiento único, el sistema de reconocimiento de vehículos está diseñado para no combinar el reconocimiento de matrículas con el reconocimiento de vehículos y se complementa con el reconocimiento del color del vehículo.
Se utilizan métodos simultáneos de confirmación y salida para determinar y bloquear el automóvil, esforzándose por ser infalibles. Lo que facilita enormemente el uso de todas las áreas del sistema.
En el campo de la gestión del tráfico de seguridad pública, se puede aplicar a sistemas integrados de identificación automática de automóviles, sistemas de control de tráfico, tacómetros utilizados en productos integrados, medición de sobrecargas y otras comodidades de transporte. gestión de conexión Al sistema de procesamiento de la computadora terminal, la información digital procesada se transmite en lugar de la información de la imagen, lo que ahorra significativamente el tiempo de procesamiento y el espacio de memoria de la computadora terminal, mejora la velocidad de respuesta y la eficiencia del procesamiento y resuelve efectivamente la actual escasez de mano de obra. problema en el ámbito del control del tráfico.
En la gestión de vehículos del parque, el sistema de identificación automática incorpora la identidad del coche en su salida del puerto, de modo que puede consultar el vehículo matriculado en el parque con el propietario conectado a la biblioteca de recursos. Instalado en la puerta del parque, el sistema de reconocimiento automático de matrículas puede identificar automáticamente los vehículos que entran y salen, y luego utilizar los datos de la base de datos y los datos de las matrículas de la base de datos para determinar si el estacionamiento está en el estacionamiento. y luego procesarlo. Esto mejorará en gran medida el factor de seguridad de los automóviles del parque. El costo del sistema es mucho menor que el costo de un sistema de procesamiento por computadora.
La gestión de estacionamientos y el sistema integrado de reconocimiento automático de matrículas se pueden completar durante el proceso de gestión inteligente. El sistema se instala en la entrada del estacionamiento, identifica automáticamente los vehículos en el estacionamiento, procesará los datos a través de la terminal de la computadora, ingresará la información en la base de datos para determinar si están combinados por la terminal de la computadora y comprará ( o alquiler) ) plazas de aparcamiento de vehículos de motor a gestionar en consecuencia.
En resumen, tenemos motivos para creer que el sistema integrado de reconocimiento automático de matrículas que planeamos completar puede desempeñar un papel decisivo en el futuro sistema inteligente de gestión del tráfico, que es digno de investigación y discusión.
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Apéndice 2: Concepto del proyecto
El sistema de reconocimiento de vehículos incluye reconocimiento de matrículas, color del automóvil y reconocimiento del sujeto del automóvil. El sistema utilizará elementos integrados. El sistema consta de tres partes para completar la identificación. Debido al contenido de nuestra sección, esta idea no está muy madura.
Nuestros trabajos y programas constan de tres partes: reconocimiento de matrículas secundarias y color de la carrocería, y reconocimiento de patrones de logotipos de automóviles integrados en nuestros trabajos y programas.
: Reconocimiento de matrículas
1. Estructura general
El sistema de reconocimiento automático de matrículas se divide principalmente en tres módulos: (1) Disparador: medición de la velocidad de entrada del sistema de datos del equipo frontal. (2) Parte del procesamiento de imágenes: dividida en cuatro partes: adquisición de imágenes, posicionamiento de matrículas, segmentación de caracteres y reconocimiento de caracteres. (3) El sistema de transmisión inalámbrica envía los datos procesados a sistemas de aplicaciones de back-end, como sistemas de gestión de infracciones de tráfico, sistemas de estacionamiento, sistemas de seguridad, etc.
2. Parte del algoritmo
①Cámara CCD previa:
Adquisición de imagen original
Cámara CCD y equipo de iluminación auxiliar, adquisición de imagen La calidad afectará directamente el rendimiento del procesamiento y reconocimiento de back-end. Para obtener imágenes más claras, es necesario tener en cuenta muchos factores que afectan la calidad de la imagen, entre ellos: selección de cámaras y captadores de fotogramas, posición de la cámara, distancia entre los coches de calibración, velocidad de acceso de las unidades, clima, luz, etc., efecto de luz, exposición de la cámara. .
Determine si el vehículo ingresa al área de observación
Utilice el método de diferencia de imagen en escala de grises para determinar si el área objetivo monitoreada ingresa a la primera imagen de video y luego compare los píxeles correspondientes de las dos. imágenes La cantidad de valor de gris cambia, si corresponde.
La mala imagen sólo puede medirse observando objetos en el campo, pero aún está por verse si se trata de un vehículo de transporte. El ruido generado después de completar la imagen es pobre, los peatones y las bicicletas están más ocupados que las áreas ocupadas por los automóviles, el filtro de escala está diseñado para filtrar objetos más pequeños y ruido.
②Posicionamiento y preprocesamiento de matrículas
Algoritmo de posicionamiento de matrícula izquierda. La base del posicionamiento de las matrículas, pero también requiere un procesamiento previo básico de los números de matrícula.
Enderezamiento inclinado con remaches y eliminación de cenefas.
I, corrección de inclinación de los caracteres de la matrícula
En algunas matrículas, la segmentación de los caracteres de la matrícula es difícil y la división directa no es válida y debe corregirse. Primero, calculamos la velocidad de inclinación de la matrícula y giramos la matrícula en función de la corrección de inclinación.
II, marco de matrícula y extracción de remaches
Conocimientos previos: matrícula estándar, el espacio entre caracteres es de 12 mm, el espacio entre caracteres 2 y 3 es de 34 mm y el punto medio mide 10 mm de ancho Puntos pequeños 2,3 espacios entre caracteres 12 mm.
Por lo general, hay 4 remaches en el interior de la línea límite de la matrícula, y los primeros dos caracteres o los primeros seis caracteres se adhieren en distintos grados. Si no se quitan los remaches, será difícil identificar los caracteres 2 y 6. Una vez binarizada la imagen de la matrícula, la imagen es solo un archivo binario en blanco y negro. Un píxel blanco (valor de gris 255), un píxel negro (valor de gris 0) 0, aquí está el patrón en blanco y negro de la imagen de la matrícula que se escanea línea por línea desde el interior hacia el exterior, al escanear la línea de la licencia imagen de la placa, el ancho del píxel blanco es Cuando el borde de un carácter de placa es mayor que un umbral (la primera línea calificada), elimine todas las líneas por encima o por debajo de esta línea.
③Segmentación de caracteres de matrícula
El algoritmo segmenta los caracteres de matrícula
que se muestran en la imagen.
Nuestro conocimiento limitado
No describe estos algoritmos en detalle
④Método de reconocimiento de caracteres... />Carácter
Identifica el núcleo parte del reconocimiento de marca del automóvil
.
Vehículos
Se conocen todos los caracteres permitidos
Incluye 6 algoritmos no inclusivos.
Lista
derechos.
Nos interesan más los algoritmos de reconocimiento de caracteres basados en redes neuronales. A continuación, presentamos específicamente dos algoritmos generales relativamente simples, así como algoritmos de reconocimiento de caracteres basados en redes neuronales.
I, Reconocimiento de caracteres de matrículas mediante coincidencia de plantillas
Las plantillas de caracteres de matrículas chinas se dividen en caracteres chinos, letras en inglés y plantillas numéricas, se construyen utilizando métodos estadísticos y se guardan en la base de datos. . Plantillas de caracteres coincidentes y coincidencia de caracteres de matrículas estandarizadas para identificar caracteres.
En segundo lugar, reconocimiento de caracteres de matrículas con coincidencia de funciones
El método de reconocimiento de matrículas tiene muchas características de personalidad, que se pueden dividir aproximadamente en características estructurales, características de distribución de píxeles y otras características.
Aquí, pretendemos centrarnos en métodos innovadores de redes neuronales, porque la tecnología de redes neuronales artificiales es adecuada para capacidades de procesamiento distribuido paralelo a gran escala, alta robustez y funciones de asociación de autoaprendizaje. Los pasos específicos son los siguientes. :
Además, intentaremos combinar varios algoritmos para evitar la simulación y el control online de grandes sistemas no lineales que varían en el tiempo. Debilidades como: combinando algoritmo genético y red neuronal artificial, utilizando la computación paralela del algoritmo genético, la búsqueda global se puede utilizar rápidamente. La red neuronal en la búsqueda puede superar las deficiencias inherentes de ser muy lenta y caer fácilmente en la sequedad local.
Seguimos siendo un curso básico profesional para estudiantes de segundo año. No es suficiente comprender los últimos algoritmos de procesamiento de imágenes. Elegiremos una solución óptima en el funcionamiento real, combinada con las funciones de nuestro sistema. para mejorar. / a>
Parte 2: Color del automóvil y fabricación del logotipo
①, Reconocimiento del color de la carrocería
El tamaño de la característica de color depende de la imagen en sí. La dirección, el ángulo y otras pequeñas y poderosas ventajas tienen aplicaciones muy importantes en la tecnología de recuperación de imágenes basadas en contenido y en los sistemas de transporte inteligentes, así como en una gran cantidad de industrias de sistemas I (como la fabricación de papel, los textiles, la impresión, etc.). Durante mucho tiempo, por diversas razones, se han propuesto una gran cantidad de modelos de espacio de color, que se pueden dividir principalmente en tres categorías: La primera categoría se basa en el sistema visual humano (Human Visual Variant System, H VS). Este método incluye espacios de color en el espacio de color RGB, H SI, M UNSELL; la segunda categoría son espacios de color basados en aplicaciones específicas, incluida la adopción de YUV y YIQ en sistemas de televisión, la industria de la fotografía, el sistema de impresión YCC, CMY (K) de Kodak. ) espacio de color ;La tercera categoría es el espacio de color CIE (CIE XYZ, CIE Laboratory, CIE LUV, etc.). Las ventajas y desventajas de estos espacios de color y los importantes roles que desempeñan en sus respectivos campos.
El espacio de color RGB, RG?B, está pensado para ser utilizado por nuestro sistema.
El espacio de color se usa ampliamente en campos relacionados con la computadora, como los monitores CRT comunes, ¿cada valor de color en el espacio de color RGB? ¿Cuál es la combinación de los valores de los canales R, G y B? Comúnmente, el valor del canal correspondiente pasa a través del fotorreceptor en la tarjeta de adquisición de imágenes o sensor CCD, y otros dispositivos similares, ¿dónde está el valor del canal? Valor y expresión de la luz incidente y su correspondiente función de sensibilidad de los fotorreceptores: R =
G =
B =
donde S (A), G (A), el espectro de R(A) y B(A) son las funciones de sensibilidad de R, G y B del sensor. Como se puede ver en la fórmula anterior, el espacio de color es un cálculo en la computadora, por lo que depende del dispositivo y está asociado con las capacidades fotosensibles del dispositivo de captura específico; sin embargo, dado que los valores RGB están fácilmente disponibles y generalmente se pueden usar ¿Indica otros espacios de color, valores RGB transformados? La diferencia de color estándar del espacio de color RGB para otros valores del espacio de color se define como:
)
La percepción subjetiva de diferentes colores por parte de las personas, para poder utilizar el color. subsistema de reconocimiento de la diferencia de color, experiencia de fórmula de diferencia de color para expresar mejor:
El sistema de reconocimiento del color de la carrocería que pretendemos diseñar incluye principalmente los siguientes cuatro pasos para completar
1. Selección de áreas de identificación para reconocimiento del color de la carrocería
¿Es necesario identificar áreas con precisión? Se confirma la elección del color de la carrocería. Frente al experimento anterior, selecciona la parte del ventilador cerca del escape del coche
2. Cálculo del histograma de color
Calcule la aparición de color del área seleccionada. ¿En aplicaciones reales, debido a los valores de otros componentes? El modelo de espacio de color se puede representar como un valor RGB mediante un cálculo simple; el cálculo del histograma de color es solo para el modelo de espacio de color RGB.
3. Cálculo de la diferencia de color
La plantilla de color para calcular la diferencia de color se basa en la fórmula de cálculo de la aberración cromática de cada modelo de espacio de color.
4. Reconocimiento de color
Los resultados del modelo de espacio de color del color de muestra y el color estándar se basan en el reconocimiento de color, es decir, seleccionando el componente correspondiente calculado en el paso anterior Aberración, como el valor más bajo del resultado del reconocimiento.
②, reconocimiento del logotipo del vehículo
Es indiscutible que el reconocimiento en tiempo real de matrículas automáticas y carrocerías de vehículos es crucial para un sistema de identificación preciso de los tipos de vehículos de motor. Los algoritmos de posicionamiento de matrículas que se han propuesto se pueden dividir en dos categorías: algoritmos de posicionamiento de matrículas basados en imágenes en blanco y negro y algoritmos de posicionamiento de matrículas basados en imágenes en color. Las imágenes en blanco y negro se pueden dividir en muchos tipos, como el algoritmo de posicionamiento de matrículas basado en el filtro de energía adaptativo, el algoritmo de posicionamiento de matrículas basado en el filtro de energía adaptativo, el algoritmo de posicionamiento de matrículas basado en la combinación de transformada wavelet binaria y proyección de procesamiento morfológico y algoritmo de localización de matrículas basado en algoritmo genético.
Todos los algoritmos de posicionamiento de matrículas tienen sus ventajas y desventajas, pero hasta cierto punto son el punto de referencia para el posicionamiento del logotipo de un vehículo.
El posicionamiento e identificación de logotipos de vehículos en el país o en el extranjero es un campo relativamente nuevo. Los logotipos de automóviles en gran medida similares tienen particularidades inherentes: el objetivo, el tamaño y los efectos de iluminación, y el fondo no son uniformes, y la forma y el tamaño de los logotipos de los automóviles son inconsistentes para diferentes compañías automotrices, lo que dificulta el posicionamiento y el reconocimiento precisos.
Los pasos principales del posicionamiento de la matrícula, que se dividen en reconocimiento del logotipo del automóvil, son los siguientes:
(L): según las características de textura de la matrícula, la licencia el área de la placa se obtiene rápidamente basándose en un análisis de resolución múltiple.
(2) Posicionamiento frontal: algoritmo de binarización de imágenes binarias de OTSU, ¿basado en el área frontal? La energía se vuelve más espesa y luego se utiliza la proyección binaria, combinada con la información de posicionamiento de la matrícula, para posicionar rápidamente hacia adelante.
(3) Posicionamiento del eje: en el área delantera, coloque el eje delantero simétricamente de acuerdo; al eje;
(4) Posicionamiento aproximado estándar del automóvil: basándose en el conocimiento previo del logotipo del automóvil y la matrícula antes del posicionamiento, se obtiene un rectángulo de búsqueda empírico del logotipo del automóvil
; (5) Precisión de posicionamiento del logotipo del automóvil Según el primer paso (4), utilice las características de textura del estándar del automóvil para ubicar con precisión la carrocería principal del vehículo. La velada consta de dos pasos: el área del logotipo del vehículo tiene las características de alta energía y concentración relativa en la dirección vertical. La energía utilizada para mejorar el sistema de reconocimiento del logotipo del vehículo también es una parte importante del sistema de reconocimiento de matrículas. incluye dos empresas de posicionamiento y reconocimiento de filtrado morfológico y problemas de posicionamiento temporal adaptativo de automóviles; algoritmo mejorado de coincidencia de plantillas para un posicionamiento preciso de logotipos de automóviles; tecnologías clave.
La imagen muestra el patrón del logotipo de un automóvil
En otros sistemas, un sistema típico de reconocimiento de objetivos, incluido un diagrama esquemático estructural del proceso de reconocimiento durante el entrenamiento en línea y fuera de línea. Durante el proceso de capacitación, las imágenes recopiladas manualmente de muestras estándar de automóviles se normalizan, escalan y estandarizan antes del tratamiento, para obtener la biblioteca de plantillas estándar de logotipos de automóviles y la extracción de plantillas. La plantilla de biblioteca de plantillas estándar de logotipos de automóviles no solo se usa para el posicionamiento del logotipo de automóviles, sino que también se puede usar para la extracción de características con el fin de identificar otras características, y se usa en la biblioteca de modelos estándar de automóviles. El proceso de posicionamiento requiere, además de la imagen importada, ingresar la información de posición de la matrícula del vehículo. Dado que varios estándares de automóviles no tienen una característica de textura estable, que sea del mismo tamaño y forma que , es muy difícil ubicar el logotipo del automóvil en el fondo complejo de la coincidencia de características o la coincidencia directa de plantillas, por lo que se debe utilizar completamente la información previa. , posicionamiento de matrículas, posicionamiento aproximado simétrico del vehículo y posicionamiento preciso basado en el uso de tecnología de procesamiento de imágenes y coincidencia de plantillas. Posicionamiento del logotipo del vehículo trasero El problema de reconocimiento del logotipo del automóvil se transforma en un problema de reconocimiento de forma 2D, que se puede lograr mediante la coincidencia de plantillas. Sin embargo, la recopilación de imágenes reales a menudo se ve afectada por la luz, el ruido y la oclusión local, lo que genera problemas similares a los de la coincidencia de plantillas tradicional. Es difícil lograr un reconocimiento satisfactorio utilizando este método, por lo que generalmente se necesita un método de reconocimiento y extracción de características adecuado para ayudar en el reconocimiento de marcas de automóviles y mejorar la tasa de reconocimiento.
Parte 3: BR integrado />Sobre la base de una larga historia, el requisito básico de universalidad, el sistema integrado debe definirse como: "un sistema informático especial con un sistema de objetos integrados. "Incrustado" y ""Privado" y "sistema informático" son los tres elementos básicos de un sistema integrado. El sistema de destino está integrado en el sistema host del sistema integrado. El núcleo del sistema integrado es un microprocesador integrado, que tiene cuatro ventajas principales:
(1) Tiene una gran capacidad para admitir tareas múltiples y en tiempo real, puede realizar múltiples tareas y acortar el tiempo de respuesta a interrupciones al mínimo, lo que permite el código interno y las operaciones en tiempo real. Tiempo de ejecución del sistema
(2) Fuerte función de protección de la memoria
(3) Arquitectura de procesador escalable que se puede expandir rápidamente para adaptarse a microprocesadores integrados de alto rendimiento
(4). ) El consumo de energía de los microprocesadores integrados es muy bajo, especialmente en sistemas integrados que dependen de la energía de la batería, especialmente en equipos informáticos y de comunicación móviles e inalámbricos portátiles, el consumo de energía es solo La era de una energía cada vez más escasa y costosa que puede incluso μW milivatios es sin duda tentador
Además, los sistemas operativos integrados en tiempo real mejoran la confiabilidad del sistema. Estos son sistemas de reconocimiento de matrículas dignos de nuestra creación. Los algoritmos de reconocimiento de logotipos de automóviles tienen en cuenta una gran cantidad de cálculos al mismo tiempo para cumplir con los requisitos en tiempo real. Por lo tanto, estamos preparados para utilizar un microprocesador integrado ARM de 32 bits como unidad, la unidad de control de sincronización CPLD. se basa en el sistema integrado de adquisición y procesamiento de imágenes ARM 9 S3C 241 C, basado en el sistema operativo Linux integrado, Grass, que utiliza plenamente el equipo, las capacidades y las características de bajo consumo de energía de ARM para lograr un acceso a imágenes de interfaz de datos USB/bus de datos paralelo, rápido El procesamiento de imágenes, el almacenamiento local de información de imágenes comprimidas y el tamaño pequeño de la transmisión de datos basada en IP permiten simplificar todo el sistema y hacer que consuma menos recursos.
El diseño del sistema incluye el subsistema de adquisición de imágenes USB de todo el sistema. El sistema, el subsistema de procesamiento ARM y el subsistema de transmisión de datos de red. La cámara captura datos de video en tiempo real y los transfiere a la placa de procesamiento ARM a través de USB. La placa de procesamiento ARM tiene un sistema operativo Linux integrado y un procesamiento de algoritmo de imágenes rápido. y tomar las medidas adecuadas de acuerdo con el procesamiento de los resultados, el subsistema de transmisión de la red puede procesar los datos y cargarlos en el centro de monitoreo para su posterior procesamiento. La estructura del sistema se muestra en la figura
<. p> El subsistema de procesamiento de imágenes de ARM utiliza el procesador S3C 2410, acceso a imágenes USB que cumple con la velocidad de procesamiento de imágenes requerida, puede garantizar la velocidad de transferencia de imágenes, expande 64 M SD RAM y 64 M de memoria flash, la RAM de alta capacidad puede guardar múltiples imágenes para facilitar el análisis de imágenes. y procesamiento, gestión de redes de datos inalámbricas de interfaces de redPor supuesto, las anteriores son solo nuestras ideas iniciales, ¡estas ideas se demuestran y optimizan en experimentos a gran escala! : Horario
1. Se necesitarán unos 15 días para comprar algunos suministros básicos para el experimento.
2.
Tómese el tiempo para aprender los conocimientos necesarios.
3. El proyecto se completó en aproximadamente 7 meses y resolvió el problema del software.
Se tardó aproximadamente un año en completar la parte del hardware y la empresa produjo el prototipo.
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