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非限制条件下车牌检测与识别
与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同，本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。
华东交通大学
2021-05-04
基于复杂场景交通视频分析与车牌识别
一、 项目简介本项目所研究的交通视频分析与车牌识别属于智能交通系统的主要研究方向，研究以高清视频流为基础，通过先进的图像处理技术，可以实时进行车辆跟踪、车流量监测、车牌信息检测等功能。二、 项目技术成熟程度项目是河北省科技支撑计划项目，研究开发的系统可以准确的进行交通流量检测，车牌识别以及车辆违章行为识别。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）项目于2012年完成验收以及鉴定，鉴定成果为国际先进水平，申请软件注册权两项。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）主要用于交通部门的道路监控。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）系统需要在指定道路监控地点架设高清摄像机，除场地设备每套设备投资约为6万元。场地设备安装以及采购以当地情况为标准。六、 生产设备系统需高清摄像机一部，工控机一台，以及用于安装监控摄像机的道路支架一部。七、 效益分析 使用该系统可以降低交通管理部门工作人员的劳动强度，提高交通监管的工作效率和准确性。八、 合作方式软件使用权转让，包括软件的安装和培训。九、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）于明，e-mail: yuming@hebut.edu.cn十、高清成果图片3-4张
河北工业大学
2021-04-13
恶劣环境下车牌识别技术
本车牌识别基于PC的一个高性能，全天候自动对过往车辆进行抓拍和号牌号码识别的工作系统, 它采用了先进的现代图像处理、模式识别、人工智能技术，特别采用了模糊小波牌照分割算法、自适应神经网络字符识别算法，以及图像识别自适应增强处理。可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌、黑牌、黄牌以及白牌。本技术对于低劣质量的图像都有较高的识别率，而且识别速度快，可以满足现场苛刻的使用要求。能自动适应各种恶劣天气、白天夜晚光线变化，无需用户进行复杂的参数调整。图像抓拍时，有红外、线圈以及视频三种触发方式，依据现场需要而设定。该系统可以安装在交通干道、高速公路、桥梁隧道等场所，用来加大交通监控力度，消除交通安全隐患等。 主要特色： 1、适应恶劣天气、白天夜晚光线变化，各种复杂图像，无需用户进行复杂的参数调整。 2、对图像质量要求不敏感：在图像中车牌处于背光、对比度低的情况下，以及车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等情况，本车牌识别都可较好的识别出来。 3、24小时对经过的车辆进行实时抓拍和监控，性能可靠，具备自检功能。 4、并行监控、抓拍4个车道，8个车道，多路扩展。 5、车牌号码自动识别及灵活扩展识别功能，对车牌号码和车牌颜色识别。另外，依据客户要求增加其它附加识别功能（车身形状、车身颜色、车体尺寸等）。 6、对抓拍和识别图片具有存储功能，可保存历史数据以供备查。 7、可扩展LAN宽带网络、GPRS无限通讯、自定义无限数据传输、连接服务器海量存储，监控中心实时报警。
北京交通大学
2021-04-13
场景文字检测与识别
场景文字检测与识别是指将自然场景中出现的文字信息识别出来。具体来讲其包含两个部分（如图1）：文字检测和文字识别。在现实生活中，场景文字检测与识别的应用十分广泛。
南京大学
2021-04-14
汽车牌照自动识别系统
本项目由摄象机、图象采集卡、通用微机、红外车辆检测器和识别软件组成，能自动完成实景下车头图象的获取、牌照的分割和识别，可用于收费站、停车场、加油站、出入口等场所，实现车辆的自动监控、自动登记、自动查询等功能。本项目的技术也可推广应用于集装箱、货运列车的自动抄号等。本项目具有广阔的应用前景，但是技术难度很大，目前已达到实用程度，希望投资者与合作单位投资共同开
西安交通大学
2021-01-12
一种新型的车牌识别处理设备
成果描述：本实用新型公开了一种新型的车牌识别处理设备,包括机体、显示屏、控制器面板、车牌信息录入模块和车牌拍摄模块,所述机体的顶部安装有摄像装置,所述显示屏与控制器面板镶嵌在机体的外表面上,且显示屏安装在控制器面板的上方,所述机体的两侧外壁上安装有照明灯,所述机体通过其底部端面安装的支撑腿安装在底座上,所述车牌信息录入模块的输出端与车牌信息储存模块的输入端电性连接,所述车牌信息储存模块的输出端与机体和车牌拍摄模块的输入端电性连接,所述车牌拍摄模块的输出端与车牌信息对比模块的输入端电性连接。本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。市场前景分析：本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。与同类成果相比的优势分析：国内领先
成都大学
2021-04-10
车辆精细化检测与识别
项目成果/简介: 目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。知识产权类型:其他技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无
安徽大学
2021-04-11
车辆精细化检测与识别
目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。
该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。
安徽大学
2021-05-09
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1) 雾天图像增强2) 水下图像增强 3) 雾天图像增强
厦门大学
2021-04-11