车牌识别

点击 上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：william 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/136263753 本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。 Camera Calibration and LIDAR Cloud Projection 多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准. Github: https://github.com/williamhyin/lidar_to_camera Email: williamhyin@outlook.com Camera Technology 针孔相机与透镜 人类最早的相机是针孔相机. 通过在目标物体之间放置一个带有微小开口（针孔）的光栅可以设计一个非常简单的相机. 物体发出的光穿过针孔并落在感光表面上, 该感光表面将光信息存储为图像. 之所以将针孔做得如此之小,

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas 论文题目：Soft Rasterizer: A Differentiable Renderer for Image-based 3DReasoning(CVPR2019) 概述 渲染通过模拟图像形成的物理过程来缩小二维视觉和三维场景之间的差距，通过反转这种渲染器，人们可以得到一种从二维图像中推断三维信息的学习方法。然而，光栅化阻止了渲染过程变成一个可微操作。 与目前最先进的可微渲染器不同，作者提出了一种真正可微的渲染框架，它可以直接使用可微函数渲染着色网格，并将有效的监督信号从不同的图像表示形式（包括轮廓、阴影和彩色图像）反向传播到网格顶点及其属性。 该框架的关键是一个新的公式，它将渲染视为一个聚合函数，将所有网格三角形关于渲染像素的概率贡献融合在一起并且使得框架能够将梯度流到被遮挡的和远距离的顶点，这是以前的技术所无法实现的。结果表明，利用该渲染器可以在质量和数量上对三维无监督单视图重建进行显著的改进。 简介 从二维图像中理解和重建三维场景和结构是计算机视觉的基本目标之一。基于图像的三维推理关键在于找到从像素到三维属性的足够监督。为了获得图像到三维的相关性，先验方法主要依赖于基于二维关键点 / 轮廓或形状 / 外观的匹配损失

车牌识别一体机可精准识别车牌、车标、车型等，它的集成应用，不仅能够有效控制车辆进出，还实现了所有进出车辆的有据可查，致力于解决人工值守任务重、效率低、易感染问题，用科技的力量，为智慧加油站提供解决方案。此款采用主频1.6GHzCPU，内置GPU，加入深度学习算法，识别率99.7%。 还不了解 CPU 吗？现在就带你了解一下 CPU 是什么？ CPU 的全称是 Central Processing Unit，它是你的电脑中最硬核的组件，这种说法一点不为过。CPU 是能够让你的计算机叫计算机的核心组件，但是它却不能代表你的电脑，CPU 与计算机的关系就相当于大脑和人的关系。CPU 的核心是从程序或应用程序获取指令并执行计算。此过程可以分为三个关键阶段：提取，解码和执行。CPU从系统的主存中提取指令，然后解码该指令的实际内容，然后再由 CPU 的相关部分执行该指令。 CPU 内部处理过程 下图展示了一般程序的运行流程（以 C 语言为例），可以说了解程序的运行流程是掌握程序运行机制的基础和前提。 在这个流程中，CPU 负责的就是解释和运行最终转换成机器语言的内容。 CPU 主要由两部分构成：控制单元和算术逻辑单元（ALU） 控制单元：从内存中提取指令并解码执行 算数逻辑单元（ALU）：处理算数和逻辑运算 CPU 是计算机的心脏和大脑，它和内存都是由许多晶体管组成的电子部件。它接收数据输入

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：丁洪凯 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107218828 本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。 1. ICP 算法简介 ICP 的经典论文： https://ieeexplore.ieee.org/document/121791 发表在 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ，此刊在工程技术大类属于1区，算是神刊了。 【大类】工程技术（1区）; 【小类】COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE（1区）；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC（1区）; 【2016-2018年平均IF】11.838； 【2017-2018年总被引】102333 进入正题...... ICP 算法的第一步就是找到 Source 点云与 Target 点云中的对应点（corresponding point sets），然后针对对应点，通过最小二乘法构建目标函数，进行迭代优化。 1.1 估计对应点（Correspondences estimation） ICP 称为 Iterative Closest Point，顾名思义

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 在结构光三维测量中，之前笔者介绍了关于把投影看做相机的逆的模型，这次笔者要介绍一个经典相位三维轮廓测量模型，有很多相位三维轮廓测量模型都是在经典相位测量模型上的改进。 如下图所示，在经典三维轮廓测量模型中，需要精准的设置相机，投影与参考平面的位置关系。具体设置如下： 1.投影平面需要与参考平面平行，且投影坐标系的X轴和Y轴要分别于参考平面的X轴和Y轴平行 2.相机坐标系Y轴要与参考平面的Y轴平行 3.像机光心与投影中心连线要平行于参考平面，像机光轴与投影仪光轴交于参考平面顶点（图中O点） 根据上述设置，物体的实际高度可以通过相似三角形求得。所求得的高度是物体相对参考平面的高度。推导如下： 如上图所示可知，有如下相似关系， 则由相似三角形原理，可以得到， 由于 （投影中心到参考平面距离）则由等比关系式可得： 至此，就可以得到物体相对于参考平面的高度PP‘的表达式，想要真正求得物体的实际高度，我们不仅需要提前测量投影中心到参考平面的长度l和投影中心与相机中心的距离d，还需要对参考平面进行标定。 在对参考平面进行标定时，要做两件事。一是测量一个相位周期（2 π ）的光栅投影到参考平面上后的光栅的长度 ，又称光栅节距。有了光栅节距值后，如果上图所示的B点绝对相位为 （绝对相位=相位主值+相位周期数*2 π ）

   因新冠肺炎疫情，学校延期开学。为了让广大学生在家时间不浪费，提高相关计算机技能。阿里云多方产品联合开发者社区，推出了高校“在家实践”计划，其中 阿里云视觉智能开放平台 （vision.aliyun.com)为赋能此次活动，助力大学生提高技能，所有参加此次活动的高校学生均可免费使用该平台下的70+种视觉AI能力，另外参加此次活动每人还可免费领取一台云服务器ECS以及在线实践课程等资源。    在活动举办期间，很多同学通过现有的资源搭建出了属于自己的网站或者是博客，并对接相关功能，成功实现网页功能的配置。我们有幸采访到了其中一位开发者臧家河同学，那么接下来听听他是怎么看待此次活动的。    案例地址： http://ms.bcaqfy.xin/AliAi/ 阿里云： 加入此次活动的初衷是什么？ 臧家河： 本身作为一个软件技术专业的学生来说，本身就对科技类开发类的知识感兴趣，当时也是抱着提高自身技术、开拓视野结交更多的开发牛人的想法，因此报名参加了此次活动。 阿里云： 是什么原因让你制作了车牌识别页面呢？ 臧家河： 在报名此次活动后有加入对应的钉钉群，在群里面发现很多技术大牛在分享自己的作品，这也促使我萌生出制作网页的想法，也想在群里发自己的作品和大家交流，刚好此次活动提供了免费的ecs和ai能力，我就通过这些内容搭建了一个网页端的车牌识别页面。 阿里云：

当今，车牌识别相机广泛地应用在智能交通管理系统中，对车辆管理发挥了巨大的作用。众所周知，车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆，形成图像，再进行车牌号码的识别。 技术支持 车牌识别在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。算法融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。 车牌识别算法优点 1、整车车牌识别率高：白天识别率≥99.7，夜间识别率≥98%； 2、识别速度快：极致优化的车牌定位和识别算法，识别时间≤50毫秒(200万图片)； 3、支持车牌种类齐全：蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等； 4、车牌宽度要求低：60-400像素宽度均可识别； 5、纯C编写，跨平台应用灵活； 产品形态 加密锁、车牌识别SDK开发包、开发文档 识别类型 标清、高清图片/视频；可识别1路、2路、4路、8路、16路、32路 支持的调用例程 C#、DELPHI、VB、VC++、JAVA 像素宽度 60-400像素宽度 特征识别 车牌颜色、车标类型、车身颜色 车牌类型

车牌识别技术是指对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列，经过机器视觉、图像处理和模式识别等算法处理后自动读取车牌号码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术，是人工智能技术中重要的分支。它的硬件基础包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机，其软件核心包括车牌定位、字符分割、字符识别等算法。 目前已经被广泛应用于智能交通系统的各种场合，像公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。 车牌识别流程 1图像采集 根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。 2预处理 由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像

书接前文：小编今天接着给大家讲解车牌识别技术判别指标和车牌识别技术的应用 车牌识别技术判断指标 1稳定性 车牌识别只有硬件和软件同时都满足稳定性，即不会出现卡死、崩溃、输出乱码等现象，车牌识别系统才能够正常地工作。 测试方法和标准基本覆盖了国标内容，其中包括：LED灯光衰试验、LED灯寿命试验、电动镜头寿命试验、12V电源适配器负载试验、12V电源适配器寿命试验、48小时老化试验、整机功率一致性测试、补光灯亮度一致性测试、高低温湿度整机试验、淋雨试验、模拟运输试验、跌落试验，抗静电测试，闪光灯同步实验，软触发测试、地感触发测试、基本功能测试（网络、端口、视频），指示灯功能测试； 软件方面，识别率测试，识别速度测试，触发压力测试、视频传输延时测试，批量生产的测试结果会自动上传到数据库，数据库中记录产品序列号，测试结果、测试人员、测试时间。测试日志和测试产生的数据都会备份保存，以便追溯和分析质量问题，有专门的质检人员维护以上测试按照标准执行。 2识别率 识别率是衡量一个车牌识别系统是否实用的最重要因素，只有在考虑雨雪天气、车牌有无遮挡、车牌有无倾斜、车牌有无畸变、车牌有无污损、支持多种车牌类型、白天和夜间等情况下，车牌整体识别率还能达到95%以上，车牌识别系统才能在实际应用中发挥出它的价值。 3识别速度 识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时性要求，例如在停车场出入口管理应用中

传统车牌识别相机是在车辆驶入方向的车道内抓拍，相机距前方4-6米左右处，埋设一个地感线圈，当车辆通过线圈时产生电磁信号传递给相机，车牌识别相机被触发拍摄一张车辆的照片，简单说触发线圈是相机的快门，车辆经过等于是快门被按下，我们称之为地感触发模式识别。 视频流车牌识别相机采用全新的拍照理念，当车辆进入视野的时候，车牌识别系统持续刷新识别车辆的车牌，当车到达人为设定的区域时，输出一张系统经过比对后的最优照片。这种视频识别模式，可以大大简化施工难度，尤其是在道路比较宽阔的路口。人工设置调试软件DEMO时也很简洁，通过网线或4G物联网卡直连相机，车辆进入识别区时车牌识别相机软件开始解析车牌信息，车辆运动到输出区时，车辆运动过程中的最优识别信息被发送到停车管理系统。 脱机使用，通过网络直接将识别后的信息发送给计算机上的软件管理系统。十分适用于对内部车辆保密要求较高的政府行政机关等，或者只有固定车辆而布网施工太复杂的居民区等。一体机还可以控制语音显示一体箱，将车牌显示并语音播报。 更多相关资讯请搜索智能交通王钰楠 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4294583/blog/3291118