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防爆道闸视频识别检测技术是如何识别车辆的？

防爆道闸视频识别检测技术识别车辆的原理和过程与普通道闸视频识别技术类似，主要通过以下步骤实现：

1.图像采集:利用防爆高清摄像头实时采集车辆进入道闸区域的视频图像。这些摄像头通常具有高分辨率、宽动

态范围等特性，能够在各种光照条件下，包括强光、逆光、夜间等，清晰地捕捉车辆的图像信息。

2.图像预处理:对采集到的原始图像进行预处理，包括去噪、灰度化、对比度增强、畸变校正等操作。去噪可以

去除图像中的随机噪声，提高图像质量;灰度化将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量并便于后续处理;对

比度增强可以使图像中的车辆特征更加明显;畸变校正则是纠正因摄像头拍摄角度等因素导致的图像变形。

3.目标检测:运用深度学习目标检测算法，如YOLO、Faster R-CNN等，在预处理后的图像中检测车辆的位

置，确定车辆在图像中的具体区域，即生成一个包含车辆的边界框。

4.特征提取:对检测到的车辆区域进行特征提取，可提取的特征包括车辆的外形特征，如车身形状、大小、车轮

数量等;颜色特征，如车身颜色;纹理特征，如车牌纹理、车身表面的纹理等。对于车牌区域，还会进一步提

取车牌的字符特征。

5.车牌识别:如果需要识别车牌信息，在确定车牌区域后，利用光学字符识别(OCR)技术，将车牌上的字符分

割并识别出来，转化为数字和字母信息。然后将识别出的车牌信息与系统中的白名单、黑名单等数据库进行比

对，以确定车辆的身份和通行权限。

6.车辆分类(可选):根据提取的车辆特征，如车型、颜色等，对车辆进行分类，例如区分轿车、卡车、公交车

等不同类型的车辆。这一步骤可以为停车场管理、交通流量统计等提供更详细的信息。

7.决策与控制:将识别结果和分类信息发送给道闸的控制系统，控制系统根据预设的规则和策略，如车牌是否在

白名单内、车辆类型是否符合通行要求等，决定是否开启道闸允许车辆通行。