对于L类车辆小型车牌的自动车牌检测和识别系统,用于远程排放传感应用
Hafiz Hashim Imtiaz1, Paul Schaffer1, Paul Hesse1
1Institute of Electrical Measurement and Sensor Systems, Graz University of Technology, 8010 Graz, Austria.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 19, 2025
概括
一个新的自动识别车牌 (ANPR) 系统,L-ANPR,有效地识别两轮车辆. 这项技术通过准确识别摩托车和摩托车上的车牌来帮助远程排放传感.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 汽车工程 汽车工程
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 道路交通排放有助于大气污染和对健康的不利影响.
- 远程排放传感 (RES) 监测车辆的排放,依靠自动识别车牌 (ANPR) 识别高排放者.
- 标准的ANPR系统在L类车辆 (两轮车),特别是摩托车上的车牌尺寸和位置的多样性方面存在困难.
研究的目的:
- 为L类车辆 (L-ANPR) 开发专门的自动车牌检测和识别系统.
- 为了解决在不同国家对L型车辆识别不同车牌尺寸,颜色和类别的挑战.
- 创建一个具有成本效益和能源效率的解决方案,将ANPR集成到远程排放测量活动中.
主要方法:
- L-ANPR系统使用光电传感器计算车辆尺寸,触发L类车辆的检测和识别过程.
- 在数千张来自不同L型车型和国家的图像上训练了一个专门的车牌检测模型.
- 字符识别算法旨在处理标准和较小的多色摩托车车牌.
主要成果:
- 在检测不同类别L车辆的车牌时,L-ANPR系统的准确度超过90%.
- 车牌识别字符的准确度超过了70%,即使在摩托车牌上的较小字符也是如此.
- 该系统在多个欧洲城市的排放测量活动中在道路上成功实施和测试.
结论:
- 开发的L-ANPR系统是有效的,适用于L类车辆的专门远程排放传感.
- 该系统提供了一种具有成本效益和能源效率的解决方案,用于识别高排放的两轮车.
- 进一步的分析确定了错误识别的原因,并提出了未来改进的解决方案.
