CN110378289A - 一种车辆识别代号的读取识别***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车辆识别代号的读取识别***,包括通过互联网相互连接的VIN读取识别设备群和VIN云存储处理计算***;将机动车在生产制造时的车辆识别代号和发动机代号的打刻信息也同步到本***的云服务器端,确保机动车的打刻信息能全环节地追溯查询复核。本发明将打刻在机动车上的车辆识别代号和发动机号码数字化、信息化、物联网化、互联网化,便于存储、查询、追溯、比对、分析。
Description
技术领域
本发明属于车辆识别技术领域,具体涉及一种车辆识别代号的读取识别***及方法。
背景技术
机动车有两个重要的身份编号,一个为车辆识别代码,另一个为发动机号码。它们是机动车的身份确定和分辨的重要支撑依据。
目前我国在获取车辆识别代号的字符特征时,主要使用的为拓印技术,通过拓印方法将车辆识别代号拓印到拓印纸上。通常是在整车工厂的总装车间,由操作人员手动拓印取得,通常拓印两份,用于存档保存,在售卖之前一直随机动车而放,并随机动车而移动。在售卖之后,机动车到车辆管理所上牌时,车辆管理部门人员需要再次采用拓印方法获取车身识别代号和发动机号码的拓印件,这些拓印件都将保存在机动车上牌时的所在地车辆管理部门,用于后期调取、比对、校验等,来验证机动车的真实合法身份信息。
机动车到车辆管理所申请车辆牌照时,需要将其机动车的发动机号码和车辆识别代号的打刻字符的字迹特征从发动机和车身上直接获取,并按照1∶1的比例拓印并记录在档案里,在机动车年检或过户时仍旧将该机动车的发动机号和车辆识别代号的字迹特征再次从发动机和车身上直接获取,与档案里的记录内容进行比较,以辨识和确认机动车的身份是否真实;只有其字迹的字形、尺寸大小、字符间距、车身颜色、打刻位置等特征与记录完全一致,才能证明该机动车的真实合法身份。
目前获取车辆识别代号使用的是传统拓印技术,通过纸质的拓印纸存档保存。当异地需要调取车辆识别代号和发动机号码的拓印件时,通常是拓印地的交管所将原版的拓印纸复印或传真给需求地,由于原本通过拓印技术就很难获得车辆识别代号所有相关特征信息,而且复印件在传输过程中或传真件在传真过程中可能存在信息丢失,故很难保证将原有信息都全部发送至需求端。而且随着机动车数量不断快速地增加,纸质拓印纸保存时间和保存空间都是问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆识别代号的读取识别***及方法,将车辆识别代号数字化、信息化、物联网化、互联网化,便于存储、查询、追溯、比对和分析。
本发明提供了如下的技术方案:
一种车辆识别代号的读取识别***,包括通过互联网相互连接的VIN读取识别设备群和VIN云存储处理计算***;
所述VIN读取识别设备群包括若干VIN读取识别设备,所述VIN读取识别设备包括设有嵌入式操作***的控制器以及与所述控制器相互连接的代号采集***、交互***和电源***;所述代号采集***包括相机***及其检测***和三基色组合光源,所述检测***基于三基色组合光源检测车身颜色及代号位置距离数值发送给相机***,相机***根据检测***不同的光源和距离数值调节镜头拍取车辆识别代号的彩色图片;所述交互***包括人机界面,用于与控制器进行逻辑控制和数据交换;所述电源***为控制器进行供电;所述控制器上设有若干端口,所述嵌入式操作***内设有控制软件和端口驱动软件,所述控制器通过所述端口驱动软件控制驱动端口与各***连接,所述控制器通过所述控制软件控制读取代号图片信息并进行字符识别、提取相关特征值和判别结果,从而将这些图片数据信息通过端口上传到VIN云存储处理计算***;
所述VIN云存储处理计算***包括设在服务器上两两相互连接的云存储模块、云处理模块和云计算模块,所述云计算模块通过互联网与所述VIN读取识别设备连接,将其上传的图片数据新型进行云端处理和计算,对这些图片、数据信息、判别结果进行复核,并将复核结果反馈给上传的VIN读取识别设备,同时,对原有识别、判定和评级结果进行更新记录。
优选的,所述相机***为设有自动调焦镜头的相机,所述检测***包括激光测距传感器和颜色检测传感器,所述激光测距传感器测出打刻车辆识别代号的位置距离相机镜头表面的高度数值,将这个数值发送给控制器,控制器根据此高度数值来调节相机的自动调焦镜头;所述颜色检测传感器用于测量机动车的车身颜色,相机和控制器根据颜色调取不同的光学字符识别配置模板进行光学字符识别。
优选的,所述交互***还包括触发按钮,通过端口连接控制器进行信号交互。
优选的,所述VIN读取识别设备还包括通过端口与控制器连接的存储卡,用于存储本机的图片和数据信息,且用于异常追溯分析处理,在网络异常时先本地存储,在网络恢复正常时再上传服务器。
优选的,所述端口包括通讯端口、输入输出端口、存储接口、电源接口、4G/5G端口和无线通讯端口,所述相机***及其检测***和人机界面通过所述通讯端口与所述控制器交互连接,所述控制器通过输入输出端口对三基色组合光源进行控制,所述三基色组合光源通过通讯端口与控制器进行数据交换,所述触发按钮通过输入输出端口与控制器交互连接,所述存储卡通过存储接口与控制器连接,所述电源***通过电源接口为控制器供电,所述VIN读取识别设备通过4G/5G端口和无线通讯端口与服务器进行数据交换。
优选的,所述控制软件采用控制算法对车辆识别代码进行图片处理、字符处理、字符辨识、特征提取、特征分项数值化处理,并将这些图片、数据信息通过无线通讯端口、4G/5G端口上传到VIN云存储处理计算***。
优选的,所述VIN读取识别设备经过无线交换机及路由器或4G/5G基站,再经过互联网与VIN云存储处理计算***相连接通讯。
优选的,所述云服务器上的配置文件和信息数据支持互联网浏览器访问、手机应用程序访问、读取和辨识设备上访问。
一种车辆识别代号的读取识别方法,包括以下步骤:
将VIN读取识别设备放置到打刻的车辆识别代号的车身处,测量传感器测出打刻车辆识别代号的位置距离相机镜头表面的高度数值,相机根据这个值自动调整相机镜头的焦距,同时三基色组合视觉光源,根据不同车身的颜色及材质,三基色组合视觉光源不断自动切换参数配置以便给出不同颜色的光源,相机根据不同的光源拍取图片;
VIN读取识别设备运用智能光学字符识别法自动识别车辆识别代号,同时给出相关识别结果的评分,识别***可以将设定评分阈值,识别相关结果的评分结果超过设定阈值则识别过程结束,若评分结果低于设定阈值,三基色组合光源再次调整参数配置,相机再次拍照自动识别,并将此图片文档进行存档,同时这些图片和文档资料都直接放置到云端;
在自动识别车辆识别代号时,同时调取整车厂打标车辆识别代号的图片及文档资料,将此图片及文档资料与原整车厂文档进行比较,并给出比较的评分结果,便于后期甄别、比对时给出相似度数值;
使用VIN读取识别设备读取可疑车辆的车辆识别代号时,VIN读取识别设备给出识别结果和相关信息数据,并将读取信息数据上传到云端,云端利用智能识别算法及大数据对几次数据进行比较,并给出比较和评定结果。
本发明的有益效果是:本发明的硬件设备形式结构紧凑,形式简单,便于携带,操作方便;本发明利用激光测距技术、视觉光源技术、视觉识别技术等,使车辆识别代码和发动机号码的读取和识别率高;本发明将识别***的图片、文件、数据等数字信息化,与现有的拓印保存相比,便于保存、查询、追溯、比对和分析,不但物理保存空间小,而且保存时间长;本***的信息数据即使同步到本***的云服务器端,同时利用云计算处理能力强大的优点,快速、实时、准确地给出车辆管理部门对比、复核车辆识别代码和发动机号码的结果;本***是柔性的开放***,可以将机动车在生产制造时的车辆识别代号和发动机代号的打刻信息也同步到本***的云服务器端,确保机动车的打刻信息能全环节地追溯查询复核,便于机动车管理部门或二手车购买人员更便捷地查询和复核,从而可以大大降低机动车被盗取并篡改车辆识别代号和发动机号码的风险。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明***结构示意图;
图2是本发明VIN读取识别设备结构示意图;
图3是本发明操作控制流程图。
具体实施方式
如图1和图2所示,一种车辆识别代号的读取识别***,主要包括两个部分,分别为VIN读取识别设备群108和VIN云存储处理计算***110。VIN读取识别设备部分由控制器1、嵌入式操作***2、相机***3、颜色检测4、激光测距5、HMI(人机界面)6、三基色组合光源7、触发按钮8、存储卡9和电源***10组成。
具体的,读取识别设备部分完成拍取机动车的车辆识别代号的彩色图片和拍取机器视觉识别的图片并进行字符识别和提取相关特征值,并将这些图片、数据信息通过无线通讯端口17、4G/5G通讯端口18上传到VIN云存储处理计算***110。
鉴于车身材质及油漆成分和颜色的多样性,开发独特的视觉光源来解决不同车身颜色及其反光等问题。这种针对开发的视觉光源是基于三基色组合的视觉光源,可以根据车身颜色来配置相应的颜色光源组合,以便实现打刻的车辆识别代号与车身背景色之间显著区分。激光测距传感器可以测出打刻车辆识别代号的位置距离相机镜头表面的高度数值,这个数值发送给控制***,控制***根据此高度数值来调节相机的可控制的调焦镜头,以保证车辆识别代号刚好处在相机的正焦距上,这样相机才能获取最清晰的图像图片。激光测距传感器有指示测距点的红色指示镭射灯,便于操作人员观察测距点是否在车辆识别代号的打刻范围之内,进而确保相机拍取的车辆识别代号的视野在合适的范围之内。颜色传感器用于测量机动车的车身颜色,便于相机根据颜色调取不同的光学字符识别配置模板。具体而言,就是不同的模板配置不同的曝光强度、不同曝光时间、不同的图像处理技术工具、不同的智能控制算法、不同的特征值提取工具等。拍取图片主要依靠视觉光源技术、自动调焦镜头或可控制的调焦镜头、激光测距传感器和颜色检测传感器。相机***包括自动调焦镜头或可控制的调焦镜头,从而保证相机拍取的图片始终在正焦距上,从而保证图像的清晰度。利用相机***直接拍取机动车的车辆识别代号的彩色图片,拍取的图片为真彩色RGB图像,主要从人的视觉角度更清晰地反映打刻的车辆识别代号的相关信息,便于人的视觉比对和校验。这个图片包含了车辆识别代号周围的车身信息特征,以及车辆识别代号打刻信息特征。这些图片信息主要用于存档,将与车辆信息一起存档在服务器中保存。车辆管理部门(交管所或交通警察部门)随时可以调取查看,以便核实机动车信息是否真实合法。特别警察部门发现车辆可疑时(可能存在被盗车辆,车辆识别代号已被篡改),此时车辆管理部门可以立刻调取存档图片进行二次人工辅助甄别、辨识、比较和核实。
具体的,控制器1即嵌入式控制***主要由嵌入式处理器、静态存储器、动态存储器、Flash储存器、定时器、中断***、显示处理电路、电源电路、嵌入式操作***2、通讯端口13、输入输出端口14、储存接口15、电源接口16、无线通讯端口17、4G/5G通讯端口18组成。嵌入式处理器、静态存储器、动态存储器、Flash储存器、定时器、中断***、显示处理电路、电源电路、嵌入式操作***2组成控制***的核心部分,对车辆识别代码进行图片处理、字符处理、字符辨识、特征提取、特征分项数值化处理等智能控制算法和最优控制算法都集成在这个控制***中。通讯端口13用于与相机***3、颜色检测4、激光测距5、人机界面6、三基色组合光源7进行连接通讯,用于对它们进行逻辑控制和数据交换;输入输出端口14用于与三基色组合光源7、触发按钮8进行连接,用于逻辑控制;存储接口15用于与存储卡9相连接,这个存储卡是大容量的存储卡,可以本机的图片、数据信息先存储在本设备中,既可以用于异常追溯分析处理,也可以在网络异常时先本地存储,在网络恢复正常时再上传服务器。
控制器1中嵌入式控制***视觉字符辨识主要分为拍取图片、图片处理、字符识别等视觉技术,它们与对应的视觉配置模板更紧密相关,视觉配置模板主要包括曝光时间、曝光强度、图像处理方式、光学字符识别的智能控制算法。其他还包括自主开发的图像过滤和修复算法,以提高车辆识别代号字符在整个图像中更加突出和显著,以便于增加车辆识别代号字符的视觉识别率。拍取图片就是使用专业相机结合定制光源拍取车辆的车辆识别代码的图像,从而获取对应的数字化图片,这个图片不同于前述拍取的图片,这个图片主要从机器的视觉角度出发,为了更清晰地反映打刻的车辆识别代号的相关信息,便于机器视觉技术的图像处理、字符识别等。从视觉技术来看,主要分为视觉光源技术、灰度图像处理、人工智能和模式识别等技术的综合等。主要利用图像处理数字图像处理技术,及通过数字化处理,根据像素分布、亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、布局、颜色等的辨识、提取特征信息等。进而利用智能控制算法和最优控制算法等对车辆识别代码进行字符处理、字符辨识、特征提取、特征分项数值化处理等,从而实现车辆识别代码和发动机号码的光学字符识别(OCR:Optical Character Recognition)。另外应用模糊控制、专家***、神经网络控制等智能控制方法自主开发和改进的对比识别算法来对车辆识别代号字符识别,结合后期人工校正,从而实现提高字符的识别通过率。
具体的,VIN云存储处理计算***110部分主要由云存储101、云处理102、云计算103、互联网接口104组成。它主要将车辆读取识别设备的上传图片、数据信息进行云端处理和计算,利用云计算和处理的强大能力,以及利用云端的智能识别算法及大数据对这些图片、数据信息、判别结果进行复核,并将复核结过反馈给上传读取识别设备,同时对原有识别、判定、评级结果进行更新记录。这些云服务器上的配置文件和信息数据也支持互联网浏览器访问、手机应用程序(APP)访问、读取和辨识设备上访问等。VIN云存储处理计算***110与车辆识别代号读取识别设备通过互联网105连接进行数据交换,通常的路径见图1,VIN读取识别设备108经过无线交换机及路由器106或4G/5G基站107,再经过互联网105与云存储处理计算***110相连接通讯。这些云服务器上的配置文件和信息数据也支持互联网浏览器访问、手机应用程序(APP)访问、读取和辨识设备上访问等。
VIN云存储处理计算***110还支持机动车整车企业将机动车在生产制造时打刻的车辆识别代号和发动机号码的图片及识别信息上传功能,机动车到车辆管理所上牌时,车辆管理所人员可以调取生产制造时的打刻信息,并与上牌时拍取的打刻信息进行比对和校验,云端的计算***或本地的读取和识别***都可以给出两次拍取信息的相似度及分值,这些相似度及分值既包括整体相似度及分值也包括各分项的相似度分值。
本发明的车辆识别代号的读取方法和***应用的设备具体形式为便携的手持式读取设备和可移动的台式读取设备。便携的手持式读取设备便于操作人员的携带操作。
具体操作控制流程见图3,操作人员首先输入管理用户及密码,选择汽车品牌及型号,然后将手持读取识别设备放置到打刻的车辆识别代号的车身处,测量传感器测出打刻车辆识别代号的位置距离相机镜头表面的高度数值,相机根据这个值自动调整焦距,以便拍取最好的车辆识别代号图片,用于存档及追溯。同时三基色组合视觉光源,根据不同车身的颜色及材质,三基色组合视觉光源不断自动切换参数配置以便给出不同颜色的光源,相机根据不同的光源拍取图片,运用智能光学字符识别法自动识别车辆识别代号,同时给出相关识别结果的评分,识别***可以将设定评分阈值,识别相关结果的评分结果超过设定阈值则识别过程结束,若评分结果低于设定阈值,三基色组合光源再次调整参数配置,相机再次拍照自动识别。并将此图片及可缩放矢量图形(SVG:Scalable Vector Graphics)或其他格式文档进行存档,同时这些图片和文档资料都直接放置到云端,便于远程查询和追溯使用。在自动识别车辆识别代号时,同时调取整车厂打标车辆识别代号的图片及文档资料,将此图片及文档资料与原整车厂文档进行比较,并给出比较的评分结果,便于后期甄别、比对时给出相似度数值。车管部门或交通警察发现可疑车辆时,直接使用手持读取识别设备读取可疑车辆的车辆识别代号或发动机号码,读取识别设备给出识别结果和相关信息数据,并将读取信息数据上传到云端,云端利用智能识别算法及大数据对几次数据进行比较,并给出比较和评定结果。
另外,根据不同车型以及不同车身颜色,控制***通过内部总线给出相应的最佳的光源配置,这些光源配置都保存在云服务器端的大数据中,当原有配置的光源不能给出较高的评分数值,控制***将申请调取云服务器端大数据中的相应优选配置再次触发获取图片。以便实现车辆识别代号字符在整个图像图片中更突出显著,有利于车辆识别代号的光学字符识别并取得较高的评分数值。同时将最新的配置上传到云服务器上,云服务器根据识别结果及各分项的评分数值来优选。若可以进入前二十名,将更新到云服务器对应的优选配置中,并放置对应评定位置。换而言之,云服务器中各个相应的优选配置始终保持评分数值最佳的前二十个。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,包括通过互联网相互连接的VIN读取识别设备群和VIN云存储处理计算***;
所述VIN读取识别设备群包括若干VIN读取识别设备,所述VIN读取识别设备包括设有嵌入式操作***的控制器以及与所述控制器相互连接的代号采集***、交互***和电源***;所述代号采集***包括相机***及其检测***和三基色组合光源,所述检测***基于三基色组合光源检测车身颜色及代号位置距离数值发送给相机***,相机***根据检测***不同的光源和距离数值调节镜头拍取车辆识别代号的彩色图片;所述交互***包括人机界面,用于与控制器进行逻辑控制和数据交换;所述电源***为控制器进行供电;所述控制器上设有若干端口,所述嵌入式操作***内设有控制软件和端口驱动软件,所述控制器通过所述端口驱动软件控制驱动端口与各***连接,所述控制器通过所述控制软件控制读取代号图片信息并进行字符识别、提取相关特征值和判别结果,从而将这些图片数据信息通过端口上传到VIN云存储处理计算***;
所述VIN云存储处理计算***包括设在服务器上两两相互连接的云存储模块、云处理模块和云计算模块,所述云计算模块通过互联网与所述VIN读取识别设备连接,将其上传的图片数据新型进行云端处理和计算,对这些图片、数据信息、判别结果进行复核,并将复核结果反馈给上传的VIN读取识别设备,同时,对原有识别、判定和评级结果进行更新记录。
2.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述相机***为设有自动调焦镜头的相机,所述检测***包括激光测距传感器和颜色检测传感器,所述激光测距传感器测出打刻车辆识别代号的位置距离相机镜头表面的高度数值,将这个数值发送给控制器,控制器根据此高度数值来调节相机的自动调焦镜头;所述颜色检测传感器用于测量机动车的车身颜色,相机和控制器根据颜色调取不同的光学字符识别配置模板进行光学字符识别。
3.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述交互***还包括触发按钮,通过端口连接控制器进行信号交互。
4.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述VIN读取识别设备还包括通过端口与控制器连接的存储卡,用于存储本机的图片和数据信息,且用于异常追溯分析处理,在网络异常时先本地存储,在网络恢复正常时再上传服务器。
5.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述端口包括通讯端口、输入输出端口、存储接口、电源接口、4G/5G端口和无线通讯端口,所述相机***及其检测***和人机界面通过所述通讯端口与所述控制器交互连接,所述控制器通过输入输出端口对三基色组合光源进行控制,所述三基色组合光源通过通讯端口与控制器进行数据交换,所述触发按钮通过输入输出端口与控制器交互连接,所述存储卡通过存储接口与控制器连接,所述电源***通过电源接口为控制器供电,所述VIN读取识别设备通过4G/5G端口和无线通讯端口与服务器进行数据交换。
6.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述控制软件采用控制算法对车辆识别代码进行图片处理、字符处理、字符辨识、特征提取、特征分项数值化处理,并将这些图片、数据信息通过无线通讯端口、4G/5G端口上传到VIN云存储处理计算***。
7.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述VIN读取识别设备经过无线交换机及路由器或4G/5G基站,再经过互联网与VIN云存储处理计算***相连接通讯。
8.根据权利要求1所述的一种车辆识别代号的读取识别***,其特征在于,所述云服务器上的配置文件和信息数据支持互联网浏览器访问、手机应用程序访问、读取和辨识设备上访问。
9.一种车辆识别代号的读取识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
将VIN读取识别设备放置到打刻的车辆识别代号的车身处,测量传感器测出打刻车辆识别代号的位置距离相机镜头表面的高度数值,相机根据这个值自动调整相机镜头的焦距,同时三基色组合视觉光源,根据不同车身的颜色及材质,三基色组合视觉光源不断自动切换参数配置以便给出不同颜色的光源,相机根据不同的光源拍取图片;
VIN读取识别设备运用智能光学字符识别法自动识别车辆识别代号,同时给出相关识别结果的评分,识别***可以将设定评分阈值,识别相关结果的评分结果超过设定阈值则识别过程结束,若评分结果低于设定阈值,三基色组合光源再次调整参数配置,相机再次拍照自动识别,并将此图片文档进行存档,同时这些图片和文档资料都直接放置到云端;
在自动识别车辆识别代号时,同时调取整车厂打标车辆识别代号的图片及文档资料,将此图片及文档资料与原整车厂文档进行比较,并给出比较的评分结果,便于后期甄别、比对时给出相似度数值;
使用VIN读取识别设备读取可疑车辆的车辆识别代号时,VIN读取识别设备给出识别结果和相关信息数据,并将读取信息数据上传到云端,云端利用智能识别算法及大数据对几次数据进行比较,并给出比较和评定结果。
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---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111390395A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-10 | 安普森智能科技(江苏)有限公司 | 基于机械手激光打刻车辆识别代码的***设备 |
CN111951563A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-17 | 苏州第四度信息科技有限公司 | 一种车辆识别号码检测识别方法及设备 |
CN112907973A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-04 | 四川星盾科技股份有限公司 | 机动车打刻编码的高精度完整信息采集与真实3d形貌复原比对***及方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110205392A1 (en) * | 2010-01-15 | 2011-08-25 | Panasonic Corporation | Image capture device |
CN102226687A (zh) * | 2011-04-01 | 2011-10-26 | 胡众义 | 一种电缆和光缆绝缘和护套材料厚度测量方法 |
US20150002696A1 (en) * | 2013-05-10 | 2015-01-01 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Photographing method and apparatus |
CN105868753A (zh) * | 2016-04-05 | 2016-08-17 | 浙江宇视科技有限公司 | 蓝色车牌颜色的识别方法及装置 |
CN106204662A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-12-07 | 电子科技大学 | 一种多光源环境下的图像颜色恒常方法 |
CN207248122U (zh) * | 2017-09-14 | 2018-04-17 | 上海边光实业有限公司 | 汽车平整度检测*** |
JP2019008709A (ja) * | 2017-06-28 | 2019-01-17 | 京セラ株式会社 | 車両、情報処理システム、情報処理装置、およびデータ構造 |
WO2019083443A1 (en) * | 2017-10-25 | 2019-05-02 | Wei Long Electronics Engineering Pte Ltd | SYSTEM, APPARATUS AND METHOD FOR VEHICLE PARKING MANAGEMENT |
-
2019
- 2019-07-19 CN CN201910656125.2A patent/CN110378289B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110205392A1 (en) * | 2010-01-15 | 2011-08-25 | Panasonic Corporation | Image capture device |
CN102226687A (zh) * | 2011-04-01 | 2011-10-26 | 胡众义 | 一种电缆和光缆绝缘和护套材料厚度测量方法 |
US20150002696A1 (en) * | 2013-05-10 | 2015-01-01 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Photographing method and apparatus |
CN105868753A (zh) * | 2016-04-05 | 2016-08-17 | 浙江宇视科技有限公司 | 蓝色车牌颜色的识别方法及装置 |
CN106204662A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-12-07 | 电子科技大学 | 一种多光源环境下的图像颜色恒常方法 |
JP2019008709A (ja) * | 2017-06-28 | 2019-01-17 | 京セラ株式会社 | 車両、情報処理システム、情報処理装置、およびデータ構造 |
CN207248122U (zh) * | 2017-09-14 | 2018-04-17 | 上海边光实业有限公司 | 汽车平整度检测*** |
WO2019083443A1 (en) * | 2017-10-25 | 2019-05-02 | Wei Long Electronics Engineering Pte Ltd | SYSTEM, APPARATUS AND METHOD FOR VEHICLE PARKING MANAGEMENT |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
冯磊: "基于深度学习的行驶证车辆识别代号检测***设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
张华: "车牌识别***设计与DSP实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111390395A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-10 | 安普森智能科技(江苏)有限公司 | 基于机械手激光打刻车辆识别代码的***设备 |
CN111951563A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-17 | 苏州第四度信息科技有限公司 | 一种车辆识别号码检测识别方法及设备 |
CN112907973A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-04 | 四川星盾科技股份有限公司 | 机动车打刻编码的高精度完整信息采集与真实3d形貌复原比对***及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110378289B (zh) | 2023-05-16 |
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