导读:本文包含了车辆检测识别系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:车辆,车牌,自动识别,图像处理,系统,交通,智能。
车辆检测识别系统论文文献综述
侯文军,黄炜,付马木林[1]（2019）在《基于模式识别技术的地铁车辆图像检测系统研究》一文中研究指出地铁车辆在运行过程中产生的疲劳缺陷、变形、异物掉落、部件缺失等车体异常状况的检查,现阶段主要检查方式为人工目视。这种检查方式受人员检查水平、检测手段、段场股道空间等条件限制,检查效果、效率均有待提高。基于模式识别技术的地铁车辆图像检测系统,采用隐式形状模型算法(ISM),HTM神经网络算法及支持向量机算法(SVM),实现地铁车辆各关键部件异常的图像自动识别,并研究出一套适用于地铁车辆的车体外观自动化检测系统,为车辆的自动化检查奠定基础。(本文来源于《铁道技术监督》期刊2019年05期）
景露霞[2]（2019）在《基于OpenCV的前方车辆识别与车距检测系统的设计与研究》一文中研究指出随着“互联网+”的时代的兴起,越来越多的企业开始注重将自己的产品与互联网信息技术相结合,对已有产品进行升级,并结合已有产品特性打造出新兴产品,智能网联汽车就是传统汽车产业在“互联网+”时代下的一个产物。对本车前方车辆的识别及距离检测是智能网联汽车研发和应用过程中必不可少的一个内容,是其发展的一个重要技术基础。本文研究设计了一种基于OpenCV的前方车辆识别及测距系统。该系统以配置好OpenCV的Visual Studio 2015作为程序开发环境,在载入摄像头采集的视频图像后,首先完成对视频图像的预处理,再导入训练好的车辆分类器来对视频图像中的车辆进行识别,然后结合车距检测算法,计算出本车与识别出的前方目标车辆之间的距离,并将识别结果和车距检测结果显示在屏幕上。最后实现系统的Android移植,通过Android客户端与云服务器的通讯将检测出的车距实时地传送给云服务器。本文完成了对训练车辆分类器所需正负样本的采集,研究设计了可以一次性对所有样本进行灰度化、归一化等预处理的算法流程;调用OpenCV机器学习相关函数完成了基于Haar特征的Adaboost级联分类器的训练与检测;搭建了车距的计算模型;研究设计了利用车辆分类器实现对摄像头采集的视频图像实时进行车辆识别并测距的算法流程,其中包括完成打开摄像头,读入视频图像,对视频图像的预处理,导入分类器识别,对识别到的前方车辆进行距离检测,将识别效果和距离计算结果显示出来等一系列编程;最后还实现了系统的Android移植,设计了能将Android端系统检测的车距发送到云服务器的数据通讯算法流程。为了验证本系统的最终效果,本文分别对该系统和移植到Android的系统进行了实车实验来进行功能验证,结果表明该系统和移植到Android的系统都有较好的车辆识别及车距检测效果,且Android端系统的通讯功能也能很好的实现。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-15）
高文[3]（2018）在《面部识别和检测在车辆超员监控系统的应用》一文中研究指出针对日益突出的人、车间交通安全事故频发问题,设计了一种基于人脸识别的车辆超员智能监控系统,前端通过安装在运行车辆的摄像头获取实时图片,后端服务器通过通信模块接收前端发来的实时视频数据,服务器端基于OpenCV实现了图像采集、图像预处理、面部识别、边缘检测、特征提取等操作。通过对于背景区域和前景区域的识别来实时计算运行车辆中人员数量是否超出标准数量。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年11期）
赵维祖[4]（2018）在《基于车牌识别技术的道路运输车辆综合性能检测联网系统设计探讨》一文中研究指出随着全国道路运输车辆综合性能检测联网系统的应用和推广,道路运输车辆综合性能检测行业逐步得到规范,但实际应用中还难以避免可能存在车辆替检的情况。通过车牌识别技术在检测联网系统中的应用,可以在一定程度上避免车辆替检的问题。(本文来源于《海峡科技与产业》期刊2018年06期）
王崇海[5]（2018）在《多维视频侦查系统车辆和人脸检测识别设计与实现技术》一文中研究指出多维视频侦查系统可以对视频进行车辆与人脸识别检索。系统可以对离线和在线视频进行车辆和人脸的检测抓拍,并对车辆提取车牌和车型等相关信息并保存,对人脸提取人脸特征信息并保存,可以方便用户查找感兴趣的车辆和人脸。系统服务端由多个服务协作完成对视频车辆和人脸信息的检测识别。(本文来源于《数字通信世界》期刊2018年04期）
冯磊[6]（2018）在《基于深度学习的行驶证车辆识别代号检测系统设计与实现》一文中研究指出车辆识别代号即VIN码,又俗称十七位码。平时所说的车架号跟车辆识别代号是一样的。随着经济快速发展,物质生活水平的提高、财富的积累,车辆的数量也越来越多,VIN码作为汽车唯一的身份标识,其包含着生产厂商、车身型号、发动机型号、出厂年份等信息,在很多场景下都能用到。车辆租赁维修、二手车售卖、保险服务等必然要录入车辆的基本信息,通过VIN码每个字符的含义可以识别并且能够识别出该车辆的信息,另一方面通过VIN码可以识别出该车辆是否出现过交通事故,进而保护消费者的合法利益。通过对国内外各大公司对车辆识别的分析与研究,可以发现车辆识别代号的检测与识别已经成为了研究者们关注的重点。为了识别出十七位VIN码字符这个目标,我开发出了车辆VIN码的检测与识别系统,该系统在训练神经网络模型方面是基于Caffe框架,在图像预处理方面调用opencv库完成。首先是通过神经网络训练模型对行驶证进行倾斜矫正,将行驶证位置放正并统一图像大小,其次是对图像进行灰度化、平滑、增强等预处理操作,为后续在行驶证上检测出VIN码做好前期准备,然后是基于神经网络模型在行驶证对VIN码进行检测,最后检测出VIN码后,通过图像处理将VIN码上每个字符进行位置定位,然后截取出字符图像,通过之前训练好的字符模型进行字符识别,识别出VIN码字符。经过系统测试后证实系统运行稳定且无明显缺陷,识别VIN码的正确率较高,说明系统的设计和实现方法是可行且有效的。将系统运用到具体的业务场景后,也得到了较好的反馈,表明该系统的设计满足的识别VIN码系统实现的需求。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-01-01）
白亮亮,邢昆,王玉龙,肖乐康,鞠秀亮[7]（2016）在《基于卡口的违法车辆自动检测与身份识别系统设计》一文中研究指出面对涉牌违法稽查难度大的问题,文章综合多种识别技术进行模式识别和图像处理,实现了对信息内容自动化检测与匹配。系统提取每种类型特征和训练样本实现最有效的信息匹配,根据不同识别方法产生的结果进行决策树构建和信息融合,实现对车牌实时信息分类和报警分类管理。(本文来源于《信息化研究》期刊2016年04期）
唐练,杜长东[8]（2016）在《车辆轮廓识别及动态称重同步检测系统研究》一文中研究指出随着交通运输事业的快速发展,交通阻塞、事故增多、能源浪费等社会问题日趋严重。交通检测能够有效缓解并治理常见的超限、超载等现象。将动态称重技术与电磁波检测技术相结合,进行交通检测对比试验,深入研究动态称重技术与电磁波检测技术的时序同步关系,全面准确获取多种车辆特征数据,为交通管理养护等部门提供决策依据。试验结果表明:车辆总重误差≤±5%,速度测量误差≤±2 m/h,轴距识别小于100 mm,车辆轮廓误差可控制在150 mm以内。(本文来源于《公路交通技术》期刊2016年02期）
刘强[9]（2015）在《云南省公路超限车辆自动检测识别系统的研究与分析》一文中研究指出在路政部门的日常管理中,由于公路路线长、机动车流动性大,仅仅依靠路政部门拦截车辆进入治超站内接受当场处罚的执法工作方式,已不能适应当前公路超限车辆治理工作形势发展的需要。利用无人值守的、且能在车辆高速运行状态下、达到国标要求的称重精度,便捷的超限检测系统来查处超限违法行为,并辅之以非现场执法手段,已成为治理超限、预防道路交通事故、保护公路路产的重要手段。同时,路政总队计划在昆武等4个高速路段建设无人值守的超限车辆自动检测识别系统应用示范点,需要开发一套适用的软件系统,用于对示范点的超限车辆检测数据进行采集和管理。‘论文介绍了云南省公路超限车辆自动检测识别系统的研究背景、项目意义和国内外研究应用现状,明确了论文研究的内容和主要工作；在业务分析中,论文对现有业务管理中存在的问题、原有的业务流程等进行了分析,给出了优化后的业务流程；论文通过具体实际的用例分析和用例描述,明确了系统的7个大功能模块：包括车辆超限识别、车辆超限处置、超限数据报送、超限数据管理、用户权限管理、基础数据管理、系统管理等；在功能分析中,给出了系统的总体功能包图和子功能包图,包括车辆超限识别、车辆超限处置、超限数据报送、超限数据管理等子包图；在数据分析中,论文对系统各功能的所需要处理的数据进行了分析,给出了实体类关系图,根据业务的需要建立了数据库表结构；论文最后对所做的研究与分析工作进行了总结,并对系统进一步的工作和应用前景进行了展望。(本文来源于《云南大学》期刊2015-12-01）
李雨清[10]（2015）在《智能交通系统中车辆检测与识别技术的研究》一文中研究指出目前交通存在很多的问题,例如交通拥挤、交通事故和环境污染已经严重威胁着人们的正常生活。为此,需要将现代的人工智能技术、自动控制技术、信息通信技术、电子传感技术等技术全面结合应用于交通管理当中,进而建立起更为科学、全面、高效的智能交通系统。(本文来源于《科技风》期刊2015年18期）
车辆检测识别系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着“互联网+”的时代的兴起,越来越多的企业开始注重将自己的产品与互联网信息技术相结合,对已有产品进行升级,并结合已有产品特性打造出新兴产品,智能网联汽车就是传统汽车产业在“互联网+”时代下的一个产物。对本车前方车辆的识别及距离检测是智能网联汽车研发和应用过程中必不可少的一个内容,是其发展的一个重要技术基础。本文研究设计了一种基于OpenCV的前方车辆识别及测距系统。该系统以配置好OpenCV的Visual Studio 2015作为程序开发环境,在载入摄像头采集的视频图像后,首先完成对视频图像的预处理,再导入训练好的车辆分类器来对视频图像中的车辆进行识别,然后结合车距检测算法,计算出本车与识别出的前方目标车辆之间的距离,并将识别结果和车距检测结果显示在屏幕上。最后实现系统的Android移植,通过Android客户端与云服务器的通讯将检测出的车距实时地传送给云服务器。本文完成了对训练车辆分类器所需正负样本的采集,研究设计了可以一次性对所有样本进行灰度化、归一化等预处理的算法流程;调用OpenCV机器学习相关函数完成了基于Haar特征的Adaboost级联分类器的训练与检测;搭建了车距的计算模型;研究设计了利用车辆分类器实现对摄像头采集的视频图像实时进行车辆识别并测距的算法流程,其中包括完成打开摄像头,读入视频图像,对视频图像的预处理,导入分类器识别,对识别到的前方车辆进行距离检测,将识别效果和距离计算结果显示出来等一系列编程;最后还实现了系统的Android移植,设计了能将Android端系统检测的车距发送到云服务器的数据通讯算法流程。为了验证本系统的最终效果,本文分别对该系统和移植到Android的系统进行了实车实验来进行功能验证,结果表明该系统和移植到Android的系统都有较好的车辆识别及车距检测效果,且Android端系统的通讯功能也能很好的实现。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆检测识别系统论文参考文献
[1].侯文军,黄炜,付马木林.基于模式识别技术的地铁车辆图像检测系统研究[J].铁道技术监督.2019
[2].景露霞.基于OpenCV的前方车辆识别与车距检测系统的设计与研究[D].长安大学.2019
[3].高文.面部识别和检测在车辆超员监控系统的应用[J].工业控制计算机.2018
[4].赵维祖.基于车牌识别技术的道路运输车辆综合性能检测联网系统设计探讨[J].海峡科技与产业.2018
[5].王崇海.多维视频侦查系统车辆和人脸检测识别设计与实现技术[J].数字通信世界.2018
[6].冯磊.基于深度学习的行驶证车辆识别代号检测系统设计与实现[D].华中科技大学.2018
[7].白亮亮,邢昆,王玉龙,肖乐康,鞠秀亮.基于卡口的违法车辆自动检测与身份识别系统设计[J].信息化研究.2016
[8].唐练,杜长东.车辆轮廓识别及动态称重同步检测系统研究[J].公路交通技术.2016
[9].刘强.云南省公路超限车辆自动检测识别系统的研究与分析[D].云南大学.2015
[10].李雨清.智能交通系统中车辆检测与识别技术的研究[J].科技风.2015
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