Applicazione delle telecamere industriali CCD

Quando un veicolo passa, il valore del livello di grigio del punto di campionamento è diverso da quello della superficie originale della strada.Se il valore statistico della sottrazione tra i due supera una certa soglia, indica la presenza del veicolo.

Questo metodo consiste nel disporre linee virtuali di rilevamento composte da pixel nella direzione del flusso di traffico verticale o parallelo, come illustrato nella figura 2.È generalmente composto da punti luminosi per facilitare la separazione della profondità dei pixel della superficie stradale e della linea di rilevamentoQuando un veicolo passa la linea di rilevamento, il valore del livello di grigio sulla linea è diverso da quando nessun veicolo passa la strada;se la differenza nel valore del livello di grigio è superiore a una certa sogliaPoiché il metodo di rilevamento del punto di campionamento o della linea di rilevamento cattura solo una parte dei dati pixel per l'elaborazione,la quantità di dati trattati è significativamente ridottaPer soddisfare i requisiti di rilevamento in tempo reale, il sistema di elaborazione delle immagini AUTOSCOPE, attualmente utilizzato nel rilevamento del traffico,utilizza linee di rilevamento per la lavorazione.

Su tratti stradali in cui i veicoli circolano semplicemente, si possono ottenere buoni risultati utilizzando punti campionamento o linee di rilevamento come mezzo di rilevamento dei veicoli; tuttavia, in intersezioni complesse,Come disporre i punti di campionamento o le linee di rilevamento sarà il primo problema riscontrato, perché i veicoli nelle intersezioni non solo vanno dritti, ma hanno anche comportamenti di svolta, e i veicoli possono apparire in qualsiasi posizione.

Il metodo di rilevamento dei veicoli che utilizza l'elaborazione a schermo intero può ottenere maggiori informazioni, ma aumenta anche significativamente la quantità di dati da elaborare.Ci sono due metodi di rilevamento che appartengono a questo metodo: metodo di sottrazione di sfondo e metodo di binarizzazione: il metodo di sottrazione di sfondo prende un'immagine senza un veicolo come sfondo.Quando l'immagine contenente il veicolo viene sottratta dall'immagine di sfondo punto per punto, la parte del veicolo viene sottratta, come il sistema TRIP. Il metodo di binarizzazione taglia l'immagine a una certa soglia. La profondità di pixel superiore a questo valore diventa 255 (bianco),e la profondità di pixel inferiore a questo valore diventa 0 (nero)Questo può separare l'oggetto dallo sfondo.

Sia il metodo di sottrazione di sfondo che il metodo di binarizzazione hanno molte carenze.Lo svantaggio comune di entrambi è che quando il colore dell'oggetto è simile allo sfondoInoltre, è difficile stabilire il valore di soglia, per cui si propone il metodo di taglio a più valori,Ma il processo diventa sempre più complicato..

R. Taktak, Rita Cucchiara, Cucchiara e altri ritengono che, poiché le informazioni contenute nelle immagini notturne sono molto diverse da quelle delle immagini diurne,l'uso di algoritmi e flussi di rilevamento sarà molto diversoIn generale, di notte e in condizioni di scarsa illuminazione, le uniche caratteristiche visive che attirano l'attenzione sono i fari delle auto e i loro fasci, i lampioni stradalie modelli di luce altamente riflettenti (come le traversate di zebra)Essi ritengono che le immagini notturne non siano adatte per gli algoritmi di rilevamento del movimento.

A causa della differenza nella composizione del traffico tra i paesi nazionali e stranieri, gli studi stranieri identificano solo veicoli di grandi dimensioni e veicoli di piccole dimensioni, mentre gli studi nazionali sono più complicati.Tuttavia, la ricerca generale semplifica i tipi di veicoli in veicoli di grandi dimensioni, veicoli di piccole dimensioni e locomotive, e utilizza queste tre categorie per l'identificazione.

Quando si utilizzano linee di rilevamento o punti di campionamento per identificare i tipi di veicoli, poiché la quantità di dati raccolti è ridotta, non è favorevole all'identificazione del tipo di veicolo;quindi ci sono meno persone che usano questo metodoPer il riconoscimento dei veicoli nelle immagini diurne, le caratteristiche dei veicoli come aspetto e dimensione sono di solito utilizzate come criteri di classificazione.

La "Rete Neurale", che si è sviluppata rapidamente negli ultimi anni e si è applicata a molti campi, è stata applicata anche all'identificazione dei tipi di veicoli.la targa del veicolo può anche essere utilizzata per binarizzare l'immagine del numero, e identificare e registrare il numero di targa attraverso la corrispondenza delle caratteristiche.che possono essere utilizzati per catturare veicoli illegali, conteggio dei veicoli, identificazione del tipo di veicolo, indagine sui punti di origine e destinazione, analisi del tempo di viaggio, ecc.

La tecnologia di riconoscimento delle targhe è diventata sempre più matura nel paese negli ultimi anni.Pre-elaborazione, che binarizza l'immagine e rimuove il rumore.e poi determinare la posizione della targaPer il riconoscimento dei caratteri, dopo la segmentazione dei caratteri, la dimensione dei componenti strutturali è impostata in base alla dimensione del testo,e infine il metodo tipologico viene utilizzato per trovare le caratteristiche del testo per il confrontoAlcuni studiosi usano altri metodi, come la ricerca della targa e quindi utilizzando la segmentazione dei pixel per tagliare i caratteri e quindi utilizzare le reti neurali per identificare i caratteri;o utilizzare il calcolo dei numeri di conversione in scala di grigio per trovare possibili posizioni della targa, quindi segmentare i caratteri, e quindi utilizzare l'analisi del tratto per identificare i caratteri; o utilizzare le caratteristiche mutevoli dei valori in scala di grigio nell'immagine per trovare la posizione della targa,utilizzare gli istogrammi di proiezione verticale per segmentare i caratteri, e utilizzare la correlazione dei valori in scala di grigi per il riconoscimento.