一种车型自动识别系统技术方案

一种车型自动识别系统，包括龙门架、环形线圈检测器、图像采集器、激光扫描仪和数据中心，环形线圈检测器获取车辆经过时产生的信号曲线，图像采集器获取车辆的视频图像帧，激光扫描仪采集到车辆经过时二维横向截面轮廓各点，都传送至数据中心，用于将获取的车辆特征信息融合，识别车型。环形线圈检测器、图像采集器、激光扫描仪安装在车道上方的龙门架上，环形线圈检测器铺设于车道下方；本实用新型专利技术受光线天气等环境影响较小，从图片、视频、激光扫描各方位获取车辆信息，实现多特征信息融合，可以精确的获取车辆形状、尺寸特征，迅速进行数据库比对，效率高同时识别错误率低。

【技术实现步骤摘要】

本技术公开一种车型自动识别系统。
技术介绍
现有的交通系统中用来识别汽车的系统中，仅仅利用摄像头进行单纯拍摄汽车图像，然后经过处理中心结合各个不同角度的图片整合，最终拼凑出相对完整的汽车整体图况，此种方法及系统虽相对简洁，但受环境影响较大，比如恶劣天气状况和黑夜光线较差时侯，摄像头所获取的图像信息的质量就难以保证，而且当车流量较大时，难免出现车体相互遮挡情况，类似情况下，识别系统的效率便大大降低。
技术实现思路
为解决以上现有问题，本技术提供一种车型自动识别系统。本技术为实现以上目的，采用如下方案：一种车型自动识别系统，包括前端数据采集层、数据传输层、数据中心处理层，所述前端数据采集层包括龙门架、环形线圈检测器、图像采集器、激光扫描仪，所述龙门架横跨于车道上方，所述环形线圈检测器铺设于车道下方，所述图像采集器向下固接于龙门架上方，所述图像采集器主体为高清摄像机，所述激光扫描仪固接于龙门架上，所述数据传输层包括交换机、光端机，所述数据中心处理层包括数据中心。优选的，所述前端数据采集层采集到的数据信息经数据传输层传送至数据中心处理层。优选的，所述龙门架横跨有若干条车道。优选的，所述环形线圈检测器包括LC震荡电路和检测器，所述环形线圈检测器分别铺设于各条车道下方。优选的，所述若干车道上方龙门架上分别固接有对应的所述图像采集器。优选的，所述龙门架上均匀分布有若干个所述激光扫描仪。本技术产生的有益效果：受光线天气等环境影响较小，从图片、视频、激光扫描各方位获取车辆信息，实现多特征信息融合，可以精确的获取车辆形状、尺寸特征，迅速进行数据库比对，效率高同时识别错误率低。附图说明图1为本车型识别系统；图2为系统原理图；图中：1、龙门架，2、环形线圈检测器，3、图像采集器，4、激光扫描仪，5、数据中心。具体实施方式下面结合附图对本技术的技术方案作更为详细、完整的说明。一种车型自动识别系统，包括前端数据采集层、数据传输层、数据中心处理层，所述前端数据采集层包括龙门架1、环形线圈检测器2、图像采集器3、激光扫描仪4，所述龙门架1横跨于车道上方，所述环形线圈检测器2铺设于车道下方，所述图像采集器3向下固接于龙门架1上方，所述激光扫描仪4固接于龙门架1上，所述数据传输层包括交换机、光端机，所述数据中心处理层包括数据中心5。所述前端数据采集层采集到的数据信息经数据传输层传送至数据中心处理层；所述龙门架1横跨有若干条车道；所述环形线圈检测器2包括LC震荡电路和检测器，所述环形线圈检测器2分别铺设于各条车道下方；所述若干车道上方龙门架1上分别固接有对应的所述图像采集器3，所述图像采集器3主体由高清摄像机构成；所述龙门架1上均匀分布有若干个所述激光扫描仪4。所述环形线圈检测器2，获取车辆经过时所产生的信号曲线；所述图像采集器3，获取包含车辆的视频图像帧；所述激光扫描仪4，采集到车辆经过时二维横向截面轮廓各点；位于数据中心处理层的数据中心5将获取的车辆特征信息运用包括激光扫描点云数据和视频影像的配准技术、基于激光扫描点云数据和视频数据的车辆三维重构技术，基于多特征信息融合的车型识别技术等技术进行融合、处理，达到识别出车型。实施例，所述车型自动识别系统主要包括两个阶段，系统训练阶段和系统测试阶段。在系统正式投入使用前，先进行系统训练学习，对于不同传感器所采集到的数据，使用K-means算法构造相应传感器下的码本。然后将样本车辆在不同传感器下码本所生成的特征直方图按序构造为一个的特征直方图，最后用该数据去训练一个典型BP神经网络；在系统测试阶段，对于测试车辆，生成其特征直方图，然后根据BP神经网络分类得到车型识别结果，经过系统训练阶段和系统测试阶段，数据中心收集到各种车型的基本数据信息，为系统工作提供信息基础。所述K-means算法是一种用来计算数据聚集的算法，所述BP神经网络是一种典型运算模型。系统正式投入使用时的具体过程为：当车辆进入预设有环形线圈检测器2的车道区域时，数据中心5通过环形线圈检测器2所采集到曲线的变化情况可以判定到车辆进入检测区域，同时控制各传感器采集数据：不同车型的底盘结构和铁磁物质分布不同，车辆经过环形线圈检测器2时切割电磁线圈产生的感应曲线信息经交换机传送至数据中心5，数据中心5接收信息后生成相应的特征直方图，为车型分类提供依据；与此同时不同方位的激光扫描仪4从各个角度对经过车辆进行扫描，扫描采集到的激光点云数据经交换机传送至数据中心5，数据中心5提取构造出的三维形状，提取车辆的高度、宽度和长度等几何特征信息，并生成特征直方图；摄像机对包含车辆的视频图像使用减背景法进行前景目标检测，对检测出的车辆区域提取其几何参数经过交换机与光端机传送至数据中心5，数据中心5提取前景区域面积、外接矩形长度等集合特征信息同时生成相应特征直方图。最终数据中心5将各个传感器接收的信息直方图汇总，连接生成一个总的车辆特征直方图，然后将车辆特征直方图交给经过训练的BP神经网络，经过数据检索对比得到车型的最终识别结果。显然，所描述的实施例仅仅是本技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施，都属于本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车型自动识别系统，包括前端数据采集层、数据传输层、数据中心处理层，其特征在于：所述前端数据采集层包括龙门架(1)、环形线圈检测器(2)、图像采集器(3)、激光扫描仪(4)，所述龙门架(1)横跨于车道上方，所述环形线圈检测器(2)铺设于车道下方，所述图像采集器(3)向下固接于龙门架(1)上方，所述激光扫描仪(4)固接于龙门架(1)上，所述数据传输层包括交换机、光端机，所述数据中心处理层包括数据中心(5)。

【技术特征摘要】
1.一种车型自动识别系统，包括前端数据采集层、数据传输层、数据中心处理层，其特征在于：所述前端数据采集层包括龙门架(1)、环形线圈检测器(2)、图像采集器(3)、激光扫描仪(4)，所述龙门架(1)横跨于车道上方，所述环形线圈检测器(2)铺设于车道下方，所述图像采集器(3)向下固接于龙门架(1)上方，所述激光扫描仪(4)固接于龙门架(1)上，所述数据传输层包括交换机、光端机，所述数据中心处理层包括数据中心(5)。2.根据权利要求1所述一种车型自动识别系统，其特征在于：所述前端数据采集层采集到的数据信息经数据传输层传送至数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李子龙，
申请(专利权)人：徐州工程学院，
类型：新型
国别省市：江苏;32