matlab车牌识别的过程总结 交通信息采集最重要的技术要求是什么?

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matlab车牌识别的过程总结

交通信息采集最重要的技术要求是什么?

交通信息采集最重要的技术要求是什么?

准确的交通信息采集是智能交通系统的基石。如何获得准确、实时的交通信息对ITS的应用效果起着至关重要的作用。而交通信息的采集又分为静态交通信息采集与动态交通信息采集。因此本文将分类介绍这两种交通信息所对应的采集技术,其中着重介绍动态交通信息技术采集,分析它们的优缺点与适用场所,并对交通信息采集技术的未来发展做出合理展望。
1.静态交通信息采集技术
静态交通信息主要包括与道路交通规划、管理相关的一些比较固定的、在短期内不会发生太大变化的信息。
主要包括有:规划国土信息、城市道路网基础信息、城市基础地理信息、车辆保有量信息及交通管理信息等等。因此,静态交通信息通常采用人工调查或仪器测量的方式来获取。静态信息是相对稳定的,变化的频率很小,并且变化没有规律。
2.动态交通信息采集技术
2.1 独立式采集技术
独立式采集技术又称车辆检测技术,目前具有代表性的分类方法是按检测器的工作方式及工作时的电磁波波长范围,可以分为3类:磁频检测、波频检测和视频检测。
2.1.1 磁频检测
常用的磁频检测技术的常见技术有,环形线圈检测器和磁力检测器
2.1.2 波频检测
常用的波频检测技术包括微波检测器和红外线检测器。
2.1.2.1 微波检测器
微波检测器利用雷达线性调频技术原理,对检测路面发射微波,通过对反射回来的微波信号进行检测,实现车速、车身长度、车流量、车道占有率等交通信息的采集。微波雷达检测器按工作原理可分为两种类型:连续波多普勒雷达和调频连续波雷达。
2.1.2.2 红外线检测器
红外线检测器。该检测器可分为主动式和被动式两种。主动红外线检测器中,激光二极管在红外线波长范围(即光谱长度为0.85μm)附近工作,发射低能红外线照射检测区域,并经过车辆的反射返回检测器,可检测车辆出现、流量、速度、密度和车型分类。被动红外线检测器本身不发射红外线,而是接收来自两个来源的红外线:检测器监测范围内的车辆、路面及其他物体自身散发的红外线和它们反射的来自太阳的红外线。路面反射的红外线与车辆反射的红外线水平不同,被动红外检测器就是依据反射的红外线水平来检测车辆的存在。
2.1.3 视频检测
视频采集技术视频检测系统一般由摄像机、基于微处理器的计算机及处理软件组成。视频检测是一种将视频图像和模式识别相结合并应用于交通领域的新型采集技术。视频检测将采集到的连续模拟图像转换成离散的数字图像后,经软件分析处理可得到交通流量、车速、车头时距、占有率等交通参数。我们学生也可以通过matlab这个软件进行车牌识别,并依据识别出来的车辆来计算我们所需的数据。
2.2 协作式采集技术
在协作式采集技术中,通过被检测车辆上相应的车载设备与整个采集系统的其他部分进行信息交换,以实现信息采集。主要包括三大类:基于GPS定位的采集技术、基于RFID的采集技术和基于手机定位的采集技术。
总之每种采集技术都有它的优势和不足,适用于不同应用要求的场合。因此,未来车辆交通信息采集技术的另一个发展趋势是多种采集技术的融合。根据应用需求,结合各种采集技术的优点,对多种采集技术进行融合。为了获取全面、完整的交通信息、必须联合应用多种检测技术,得到不同方位、不同角度的检测信息,以保证系统得到的交通信息是实时的、准确的和可靠的。

人工智能主要是学什么的?

要了解人工智能学什么内容,需要首先了解人工智能是什么:
1、人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
那么,人工智能学什么内容呢?
目前人工智能专业的学习内容主要包括: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的基础课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(有数据结构基础)。
从专业的角度来说,机器学习、图像识别、自然语言处理,这其中任何一个都是一个大的方向,只要精通其中一个方向,就已经很厉害了。所以不要看内容很多,有些你只是需要掌握,你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说,人工智能不算难学,但是也不是轻轻松松就能学会的,需要有一定的数学相关的基础,同时还有一段时间的积淀。