货车车牌识别及煤场车辆信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于图像去雾,字符分割,车牌识别,车辆管理系统的论文, 主要内容为煤炭在人们的生活和工业的生产当中都发挥着重要的作用,所以当今煤场中使用智能化管理已经成为了提高工作效率的潮流,而对于煤场当中运载煤炭的货车车牌的识别以及后期的管理也在整个煤场的智能化管理当中起到重要的作用,另外煤场当中往往由于煤渣以及灰尘的大量存在会造成空气当中形成雾霾现象。本文以上述的这些条件为背景,首先对获取的车牌图像进行图像去雾的步骤,随后对获得货车车牌去雾的图像利用图像处理知识对车牌来进行识别,最后针对煤场当的车辆复杂难以管理的情况设计并且实现了一套煤场车辆管理系统,用以对整个煤炭智能采样系统的补充,在一定程度上提高了车辆的管理性和煤场的工作效率。本文工作重点主要是对图像去雾算法的改进;找到识别速率快且准确率高的车牌算法,并加以利用;设计并实现一套煤场车辆管理系统。本文首先对传统的暗通道图像去雾算法进行分析,并提出了一种将RGB空间转换到T空间,随后利用引导滤波来进行处理,最后通过亮度、对比度的调节改进的图像去雾算法;在车牌的字符分割方面,在基于特征投影的方法上,加入字符长度的特征方法保证了分割过程的准确性;在车牌字符识别的部分,选用了基于SVM向量机和ECOC模型相结合的识别方法,在保证了识别速度的同时提高了识别的准确性;最后针对煤场存在车辆管理困难的问题,主要选择了Java语言进行开发,采用了Spring+Spring MVC+Mybatis框架、SQL数据库在WEB端设计并实现了一套煤场车辆信息管理系统。通过测试,发现车牌识别的准确率为90.87%可以达到要求,煤场车辆管理系统可以在WEB端正常的打开和工作,满足和实现了预期的效果。
雾霾环境下基于联合优化网络的车牌识别技术
这是一篇关于车牌识别,图像去雾,超分辨率重建,风格迁移,深度学习的论文, 主要内容为车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是指能够检测到受监控道路的车辆并自动提取出车牌信息的技术。该技术极大地方便了道路交通管理工作,是实现智能交通系统的核心技术之一。该技术应用场景十分广泛,例如停车场管理、高速公路收费站监控以及城市交通监管等。然而,车牌识别技术的稳定性往往很容易受到恶劣极端天气(雾霾、暴雨、沙尘暴等)的干扰,导致识别精度大幅度降低。本文针对雾霾环境下的车牌识别问题,开展了基于联合优化与级联架构方案的研究工作。本文首先调研了图像去雾领域及深度学习的相关知识,为级联架构中各部分的模型设计奠定了理论基础。其次,分析了该技术工业落地所面临的困难与挑战,为实际应用中的优化方案提供了指导方向。最后,依据上述理论知识与问题分析结论,提出了一个基于联合优化与级联架构的雾霾环境车牌识别技术框架。为了获得雾霾环境下分辨率更高的道路图像,本文首先将图像去雾算法放置在级联架构的首部,提出了一种基于雾浓度细化的预处理去雾算法,该算法使用局部大气光值代替全局大气光值,生成更精细的透射图。此外,考虑到图像去雾预处理方法中参数估测带来的误差累积以及为了综合优化车牌的识别效果,本文还采用了深度去雾和车牌目标检测联合优化的思想,在级联架构的目标检测模块中嵌入了图像细化和去雾过程,并提出了基于卷积神经网络的深度去雾和车牌区域提取的联合优化模型(A Joint Further-dehazing and Region-extracting Model,JFRM),该模型可以显著减少累积误差导致的图像复原失真现象,可以协同提高最终的车牌检测效果。然后,对于检测得到的车牌区域进行超分辨率重建,以避免运动模糊对后续字符识别的影响,最终通过字符识别技术得到车牌字符。通过实验可证明级联架构中各部分模型的可行性,以及最终对雾霾环境下车牌识别准确率的正向作用。从工业落地角度出发,上述级联架构中图像去雾模块稳定性仍较差,可能出现自然雾霾环境的去雾表现低于实验结果的情况。针对实用性方面的挑战,本文提出了基于Cycle-GAN风格迁移的去雾网络Dehaze Cycle Net。该网络使用不成对的真实自然图像(包括自然雾霾图像和自然无雾图像)替代实验所使用的成对图像(包括合成雾霾图像和自然无雾图像)进行无监督训练,提高去雾网络在真实环境下的泛化能力,极大地提升了模型的实用性和环境适应能力。最后,基于以上研究成果,本文还实现了一个雾霾环境车牌识别的原型系统。该系统依托C/S架构开发以及Vue框架,实现了雾霾环境车牌识别输出功能以及独立的图像去雾功能。结果表明,原型系统在提供可视化交互界面的同时,对应用户的数据信息也得到有效的管理,方便用户后期的查询以及导出工作。本文利用联合优化与级联架构的方案来实现雾霾环境下的车牌识别技术,大大提高了雾霾环境下的车牌识别准确率。但从网络复杂度以及前向推理时间角度来看,级联架构的方案会面临工业实时性要求的挑战。因此未来工作中需要加入模型压缩方面的考虑,以便实现实时应用程序的落地。
军队营门智能出入管理系统的设计与实现
这是一篇关于出入管理,军队营门,车牌识别,管理系统的论文, 主要内容为随着我军不断提升各部队信息化建设水平,通过在军队管理工作中运用先进的自动化、智能化信息技术推动军队信息化改造已成为趋势。近些年来,军队与地方人员来往紧密,军队内部车辆调动频繁,营门出入管理控制困难,给军队管理工作造成了非常大的困扰。传统的管理方式已经满足不了军队正规化、信息化建设的需求。军队营门作为军队的“脸面”,运用先进的自动化、智能化信息技术提升军队营门管控的正规化、信息化水平,对军队整体现代化建设有着重要的意义。从这一点出发,本文提出了一个基于车牌自动识别的军队营门智能出入管理系统,能够实现对出入军队营门的人员和车辆实现精准化管理,方便军队日常工作训练,帮助军队提升信息化管理水平。为了方便部队对本系统进行部署,军队营门智能出入管理系统采用了B/S的架构进行了设计实现,基于Spring Boot、My Batis-plus框架对后端代码进行开发,数据库选择My SQL。本文首先论述了研究本系统的背景、意义、需要解决的核心问题。然后从功能性需求和非功能需求等方面对系统需求进行了分析。在系统的设计部分对从系统的技术架构、功能架构、数据库设计等方面对系统需求进行了详细的设计。在系统的实现与测试部分介绍了系统功能模块的实现过程以及测试结果,并对部分核心功能的实现结果进行了展示。经过验证,本系统能满足军队对营门出入管理的实际需求。本系统设计实现了人员信息管理、车辆信息管理、人员出入管理、车辆出入管理、系统管理五大功能模块,通过使用基于深度神经网络和机器学习算法的车牌自动识别技术,建立了功能完备的军队营门智能出入管理系统,有效提升了军队的信息化、正规化、智能化管理水平。
货车车牌识别及煤场车辆信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于图像去雾,字符分割,车牌识别,车辆管理系统的论文, 主要内容为煤炭在人们的生活和工业的生产当中都发挥着重要的作用,所以当今煤场中使用智能化管理已经成为了提高工作效率的潮流,而对于煤场当中运载煤炭的货车车牌的识别以及后期的管理也在整个煤场的智能化管理当中起到重要的作用,另外煤场当中往往由于煤渣以及灰尘的大量存在会造成空气当中形成雾霾现象。本文以上述的这些条件为背景,首先对获取的车牌图像进行图像去雾的步骤,随后对获得货车车牌去雾的图像利用图像处理知识对车牌来进行识别,最后针对煤场当的车辆复杂难以管理的情况设计并且实现了一套煤场车辆管理系统,用以对整个煤炭智能采样系统的补充,在一定程度上提高了车辆的管理性和煤场的工作效率。本文工作重点主要是对图像去雾算法的改进;找到识别速率快且准确率高的车牌算法,并加以利用;设计并实现一套煤场车辆管理系统。本文首先对传统的暗通道图像去雾算法进行分析,并提出了一种将RGB空间转换到T空间,随后利用引导滤波来进行处理,最后通过亮度、对比度的调节改进的图像去雾算法;在车牌的字符分割方面,在基于特征投影的方法上,加入字符长度的特征方法保证了分割过程的准确性;在车牌字符识别的部分,选用了基于SVM向量机和ECOC模型相结合的识别方法,在保证了识别速度的同时提高了识别的准确性;最后针对煤场存在车辆管理困难的问题,主要选择了Java语言进行开发,采用了Spring+Spring MVC+Mybatis框架、SQL数据库在WEB端设计并实现了一套煤场车辆信息管理系统。通过测试,发现车牌识别的准确率为90.87%可以达到要求,煤场车辆管理系统可以在WEB端正常的打开和工作,满足和实现了预期的效果。
基于GIS的智慧校园管理系统的设计与实现
这是一篇关于智慧校园,虚拟现实,三维建模,车牌识别,最短路径的论文, 主要内容为随着社会的不断发展,校园内部生活的需求与实际的不便之间存在着大量的矛盾,为了改变这些矛盾,智慧园区系统平台应运而生,为此展开了虚拟现实、图像识别、最短路径的相关理论研究与实践,通过建立三维校园漫游模块、智慧签到模块、引导停车模块来解决校园展示不够逼真,打卡代签,园区内车辆乱停车使道路拥堵等相关问题。针对以上的需求和矛盾建立了智慧园区系统平台系统,并以东北大学为例进行设计与实现。主要内容包括:(1)智慧校园多源异构数据进行分类与整合。主要分为校园实时监控数据、空间信息与属性数据、获取数据的设备以及开发工具的数据、用户信息数据五大类。并主要对空间信息与属性数据进行了分析与组织,设计了其数据结构。(2)对系统进行需求分析与总体设计。根据系统设计原则,对B/S系统的整个架构包括服务器的部署、数据库的建立,WebGL可视化技术的研究等方面,进行分析和技术方法描述与实现技术研究,进而实现对系统的总体设计。完成了智慧校园系统平台总体设计、模块化设计以及各模块所包含的相关功能设计。(3)三维智慧校园系统平台的开发与实现。对开发过程中相关技术与算法进行了深入的剖析,相关技术与算法包括路径规划算法,视频传输,图像识别技术,最短路径算法。实现了自由漫游功能,三维导航、人脸识别签到,车辆出入的记录,引导停车等相关功能,为智慧校园系统平台的发布奠定了基础。(4)通过后台的搭建,与前端的发布,实现了前后端交互。利用HTML、CSS、JavaScript语言分别对前后端进行开发,将基于Unity3D的三维校园模型引入web端,发布出去,为校园招生宣传以及校外人员的参观展示了更加真实的场景。后端主要分为智慧签到模块,引导停车模块,更好的监督了同学们的学习,减少了道路拥堵乱停车等问题的发生。应用实践表明:开发的系统平台能够满足校园用户需求,在招生宣传等发面可以发挥重要作用,签到模块实现识别与记录,引导停车模块为减少道路拥堵问题提高效率。
道路交通治安卡口管控系统的设计与实现
这是一篇关于卡口管控系统,黑名单车辆,车牌识别,报警,流量统计的论文, 主要内容为道路交通治安卡口管控系统是采用先进的光电技术、远程数据访问技术、图像处理技术、模式识别技术实时地采集和记录过往车辆图像,并依据图像采集技术、车牌自动识别技术将识别出的过往车辆数据信息存储到数据库的应用系统。该系统通过分析车辆的构成、车流量分布以及对车辆实施布控、查询车辆信息等操作,为交通等监管部门有力的打击违法犯罪和维护交通顺畅提供了强有力的支持和保障。本文以西部某市的交通项目为背景,该项目需要在城市的交通管控部门开发一套先进、高效的道路交通治安卡口管控系统。 本文探讨了道路交通治安卡口管控所要实现的功能需求,以及系统所要满足的非功能性需求。从设计原则、设计依据、设计目的、系统的网络架构、系统物理架构以及数据库设计等多个方面对道路交通治安卡口管控系统进行整体设计,将整个系统的工作过程分为卡口前端系统和卡口中心管理系统两个环节,并从这两个环节将道路交通治安卡口管控系统分为两个子系统进行设计实现,其中卡口前端系统基于车牌定位、字符分割等技术实现图像的采集、处理和数据记录,卡口中心管理系统基于B/S模式实现车流量统计、车辆布撤控、报警、黑名单管理等功能。该系统是基于分层架构进行设计的,遵循的是Spring MVC模式。在数据服务方面,采用Oracle数据库,利用Hibernate框架,实现数据的操作。 治安卡口系统的建成将实时记录进出西部某市交通要道的所有车辆信息,便于交通管控部门及时、准确、有效地做出交通组织,对维护某市良好的交通环境和行车秩序起到了积极作用。通过对车辆数据的分析和处理,实现对嫌疑车辆、交通违章等黑名单车辆的查控与处置,对交通管理机关扼制并打击一些隐蔽型违法行为,具有十分重要的现实意义。该系统已经在西部某市交通管控部门部署运行,运行结果良好。
分布式计算平台下基于QoS约束的视频流处理系统设计与实现
这是一篇关于大规模视频流,车牌识别,车流量检测,QoS,Spark的论文, 主要内容为摄像机无处不在,像纽约、伦敦和北京这样的世界主要城市部署了数百万个摄像头。部署在城市的摄像头主要用于交通规划、道路管理以及犯罪预防等,而实现这些功能需要进行有效地分析的大规模视频流。大规模视频处理对软硬件平台的可用性、稳定性、可拓展性都提出了巨大的挑战。本文结合最新大数据处理框架,在分布式计算平台上,利用数据流编程模型设计并实现了一个适用多通路大规模视频流处理系统。在该平台上构建了车牌识别以及车辆跟踪检测两种类型任务来验证系统处理的有效性。以该任务作为切入点分析Spark在视频流处理时的问题,从生产角度以及消费处理角度多方面改进该框架优化视频流处理性能。同时设计了QoSQuery系统改善视频流处理中的部分QoS指标如处理速率、资源等。本文的主要工作如下:(1)本文设计基于CPU+GPU异构并行平台,搭建了Spark结合Kafka的视频处理平台同时融合最新的深度学习框架Tensor Flow、Py Torch,并且在该平台上提出了针对多条视频通路处理的数据流编程模型。(2)结合本文提出的平台与编程模型,本文构建了车牌识别与车流量检测两个任务来展示视频流的产生到处理保存的整个流程。同时通过实验测试其处理的速率来验证其处理速率基本满足视频处理对实时性的需求,验证该系统在处理视频流的有效性。(3)本文从视频流处理流程出发,对数据生产端从数据均衡、多线程优化、数据压缩等方面对数据生产端进行优化,能够有效减少40%端到端处理时延。对数据消费端的模型加载、资源利用、异步多线程等方面对Spark原生视频流处理流程进行优化,对比优化前分别对车牌识别和车流量检测处理速率提升5倍和2倍。(4)提出了分布式QoSQuery系统,能够通过该系统的策略改善原生Spark框架在视频流处理中的资源与性能指标。通过实验证明所示方法优化后较之前提升约39%。
基于图像处理的视频监控管理平台的设计与实现
这是一篇关于车牌识别,人脸识别,kafka技术的论文, 主要内容为近年来,人们对平安城市视频监控系统已进行了较多的设计与研究,但在实际的使用过程中,仍然存在一些不足,比如视频监控的部署主要以画面的播放、录像、回放为主,但是未考虑各个监控系统之间的信息关联,未能从视频中挖掘出有效的信息。另外,当治安和紧急案情发生时,系统不能及时应急反应,并且产生相应的告警,大大降低了工作效率。因此需要基于图像处理的智能监控平台,从海量的视频数据中识别出有效的信息变得极为重要。论文主要从以下七个方面进行研究和设计:(1)结合大数据技术解决了平安城市监控管理中的数据采集、传输、处理和存储问题。由于数据来源的不同采集数据的方式也有所不同;通过kafka流处理平台实现日志数据与图像数据的实时上传;利用Spark计算框架实现了对实时数据和历史数据的处理;采用My SQL数据库与HDFS文件存储方案,保证了数据的查询效率,并解决了历史数据的存储。(2)针对园区门禁功能。人脸检测使用Ada Boost+Haar算法,在人脸训练采用opencv自带的LBPH分类器。(3)针对车辆稽查布控功能。结合了图像处理技术。采用谷歌开发的Tensorflow第二代开源的机器学习系统,采用了LPRNet算法,该算法设计用于无需预先分段和随后的字符识别即可工作。解决了图像中字符分割的困扰。(4)论文中还少量涉及了图侦业务中的行为分析特性。图像侦控特性是整个系统的应用实体,负责图侦的所有业务,它由稽查布控特性、图像信息库特性、行为分析特性等组成,是整个系统的综合体。(5)最后阐明了虚拟卡口的管理。系统支持灵活管理虚拟卡口摄像机及所产生的告警,用户可以对这些虚拟卡口摄像机进行车牌识别,从而增加系统灵活性,节省成本。同时集中的消息中心界面,提高对告警信息的处理效率。(6)设计并实现了基于大数据的视频监控平台的可视化交互界面。使用web开发技术,为用户提供了web浏览器界面,方便用户可视化的浏览。目前该系统已经帮助公安完成多起案件的处理工作,也实现了犯罪的预防。但是仍然在不断的改进中。希望该系统能够普及,守护我们的安全。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码驿站 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46139.html
