產(chǎn)品可在車輛通過掃描區(qū)域后，在車輛到達(dá)操作人員前自動高速拼接并輸出車輛圖像，同時，產(chǎn)品對車輛圖像進(jìn)行識別，并輸出備選車型，輔助操作人員進(jìn)行車輛類型和對應(yīng)限重的識別。

　　智能車型分類儀功能

　　1、速度跟蹤技術(shù)

　　采用我公司的基于SURF算法的相鄰幀數(shù)據(jù)匹配的速度跟蹤算法，算法可獲知運動目標(biāo)在相鄰兩幀圖片中移動的像素數(shù)，從而獲知目標(biāo)移動速度。

　　2、被動式全景圖像采集技術(shù)

　　采用我公司的基于SURF的快速圖像拼接技術(shù)，對相鄰幀圖像進(jìn)行相似度分析，超高速生成全景合成圖。

　　3、背景分析技術(shù)

　　采用我公司的基于邊緣相似度匹配的背景建模和更新算法，既可以實時反應(yīng)背景的變化，又可以抵抗背景上的細(xì)微變化，可維護(hù)相機視野中的背景，從而實現(xiàn)車輛與背景的分離。

　　4、自動斷車技術(shù)

　　以背景分析和車輛運動分析算法為基礎(chǔ)，通過對視頻畫面中的物體做實時分析，實現(xiàn)自動斷車。

　　5、運動分析技術(shù)

　　采用基于相鄰兩幀減法的運動檢測算法，可以從視頻畫面中發(fā)現(xiàn)運動的物體，將運動物體從背景中分離。

　　6、輔助車型識別技術(shù)

　　采用我公司的基于SURF的快速圖像拼接技術(shù)，對相鄰幀圖像進(jìn)行相似度分析，超高速生成全景合成圖。

　　7、背景分析技術(shù)

　　通過：

　　基于ADABOOST的輪軸檢測算法、

　　基于PRLK光流的輪軸跟蹤算法、

　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的單雙輪識別算法、

　　基于HOG+SVM的車型分類算法、

　　對車身側(cè)面外觀的識別，實現(xiàn)輔助車型、輔助軸型、輔助車貨總限重的判斷。

　　8、行人檢測技術(shù)

　　以運動分析和背景分析算法為基礎(chǔ)，通過對視頻畫面中的感興趣物體做實時分析，實現(xiàn)將車輛數(shù)據(jù)與背景和各種干擾(例如：行人)進(jìn)行分離。

　　智能車型分類儀-安裝示意圖

　　該產(chǎn)品只需單側(cè)安裝,且無需破壞路面。安裝方便，維護(hù)簡單，體現(xiàn)出了自身的識別精準(zhǔn)、安調(diào)便捷、堅固耐用等特點。

　　鹿泉項目案例展示