数字水印在车牌照检测中的应用

机动车已成为市民出行的主要交通工具之一,假牌套牌运算为机动车的有效管理保驾护航。然而交通运算中假牌套牌运算数据量大,即使仅考虑一个城市的次干道级别的所有道路1.5小内的车辆套牌假牌运算都会因数据量过大难以满足工程需要,假牌套牌处于无管制状态。笔者提出用图像水印实现交通运算中套牌假牌的运算,这将大大提高交通运算的效率。利用图像经打印照相后其能量分布不会改变的特性,在DCT域嵌入水印信息,实现实物车牌的版权保护。给出了具体实现步骤,通过仿真实验证明该方法的可行性。

基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法

为了更有针对性地从车辆图像的不同区域提取出独特的图像特征,提出基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法。首先,根据车牌定位结果获取比对车辆的车脸图像,并根据车脸图像的纹理丰富度将车脸图像划分为多个图像块;其次,使用多分支卷积神经网络分别提取各车脸图像块的深度特征;最后,通过计算车脸图像深度特征的相似度判定比对的车辆图像是否属于同种车型。实验表明,提出的方法能够提取有效的车辆图像各区域的深度特征,获得良好的车辆比对准确率,可用于套牌车辆识别。

基于RAM-MS320C6x的高速套牌车检测识别系统设计

针对高速路上套牌车的检测准确性不高的问题,设计并实现了一种基于RAM-MS320C6x的视觉高速路上套牌车检测识别系统。系统采用以高性能、高集成度、低功耗系列的FPGA为核心的图像采集模块对高速套牌车图像进行采集及预处理操作,将经FPGA预处理后的高速套牌车图像数据传输至双口RAM中,数字信号处理器TMS320C6x接收到从双口RAM传递的信息后对高速套牌车图像数据进行数据库比对等处理并进行智能识别,实现高速套牌车的快速准确检测和识别。软件设计过程中,对基于RAM-MS320C6x的高速套牌车检测识别系统进行了详细分析,并给出了高速套牌车检测识别的程序代码实现,仿真实验结果表明所设计系统具有很强的准确性和实用性。

基于多层次特征的高效车脸定位方法

针对现有车辆型号识别系统的车脸定位在无车牌情况下无法定位的问题,提出一个利用高效的卷积神经网络来检测车脸的方法。首先,构建一个区域候选网络去预选目标可能出现的位置。其次,使用改进的多层次卷积神经网络去提取不同尺寸的图像特征,再次,增加smooth和softmax构成车脸检测网络,该网络有两个输出:车脸位置和种类。一方面,通过softmax分类器对车脸预测区域做分类并计算得分,另一方面,通过smoothl1层对车脸位置做回归,通过不断训练来优化车脸位置和种类,最终达到最优解。最后,输出车脸位置以及属于车脸类别的精度。相对于faster-rcnn目标检测方法,提出的区域候选和特征提取网络采用参数共享的方式连接,有效减少网络参数,使得网络更容易收敛。其次,采用C.Re Lu函数作为激活函数,可以有效降低网络参数;另外,使用inception结构优化网络参数并提取不同层次特征,在保证精度的情况下提高效率。实验结果表明,在卡口车辆抓拍数据上,实现了97.8%的高检测精度(IOU>0.8时计算)以及每张检测耗时45ms的实时处理效率。

引入虚拟偶像更新产品形象——分析第四代Corsa的推广设计策略

本文讨论了GM于2006年9月推出的新一代Corsa的推广设计策略。2006年,在面临品牌识别困难和财政问题的双重危机下,GM通过重塑Corsa小车,成功的夺回了超级迷你车型市场第一的位置。