基本信息
- 項目名稱：
- TrackerNerv道路車輛識別跟蹤系統(tǒng)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作A類
- 簡介：
- TrackerNerv道路車輛識別跟蹤系統(tǒng)， 主要用于智能交通管理方面，針對現(xiàn)在國內(nèi)的智能識別技術(shù)缺陷以及我們掌握的關(guān)于圖像識別的有關(guān)內(nèi)容， 綜合我們各自的能力，自主開發(fā)了一套實用性和功能性更強車輛識別跟蹤系統(tǒng)，將計算機和圖像處理技術(shù)應(yīng...(查看更多)
- 詳細介紹：
- 車輛部分：主要包括視頻流讀取，提取背景與更新背景，前景檢測，分析數(shù)據(jù)。 車牌部分： 讀取靜態(tài)圖片，進行車牌定位與矯正，對字符庫進行訓(xùn)練，對車牌區(qū)域進行分割，將分割后的二值化圖片轉(zhuǎn)換成15*25的數(shù)組，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中...(查看更多)
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標
- 作品設(shè)計、發(fā)明的目的： 車輛識別與跟蹤技術(shù)是計算機視覺、圖像處理與模式識別等技術(shù)的融合，是智能交通系統(tǒng)中重要的研究課題，對于實現(xiàn)更加快速化、智能化的交通管理具有巨大的經(jīng)濟價值和現(xiàn)實意義。然而，目前大多數(shù)車輛識別跟蹤引擎具有運算量大、對硬件要求高...(查看更多)
科學(xué)性、先進性
- 1.對復(fù)雜環(huán)境具有自適應(yīng)能力。目前車輛跟蹤識別技術(shù)的難點，大部分是由實際環(huán)境因素的影響造成的。本系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的道路交通環(huán)境，通過內(nèi)部一系列自適應(yīng)動態(tài)算法自動進行判別并做出相應(yīng)調(diào)整，更好地適應(yīng)于真實場景中的復(fù)雜...(查看更多)
獲獎情況及鑒定結(jié)果
- 2010年9月，參加由工業(yè)和信息化部軟件服務(wù)業(yè)司和江蘇省經(jīng)濟和信息化委員會組織的“江蘇軟件杯”全國大學(xué)生軟件設(shè)計大賽獲三等獎，本次比賽中一等獎一名，二等獎兩名，三等獎三名，參賽者包括全國一百多所重點高校和普通高校。
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 無
作品可展示的形式
- 現(xiàn)場演示
使用說明,技術(shù)特點和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟效益預(yù)測
- 本項目采用了一系列全新原創(chuàng)的算法模型，確保系統(tǒng)的實時性、好的適應(yīng)性、和抗干擾性，實現(xiàn)車輛動態(tài)信息的獲取，車輛的識別和跟蹤。能夠自動調(diào)整，實現(xiàn)對不同環(huán)境的適應(yīng)能力，識別的速度要比正常的識別快，能消除陰影對本系統(tǒng)的...(查看更多)
同類課題研究水平概述
- 關(guān)于車牌識別系統(tǒng)的研究國外起步比較早，國外學(xué)者關(guān)于汽車牌照識別技術(shù)發(fā)表了大量的論文和文獻。從20世紀90年代，國外的研究人員就開始了對車牌自動識別系統(tǒng)的研究，其主要途徑就是對車牌的圖像進行分析，自動提取車牌信息，確定汽車牌號。在識別過程中，也出現(xiàn)...(查看更多)
