车牌识别

TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR内，已经能够通过国标GB28181协议实现语音对讲功能，在大华SDK的研发方面，也开发了该功能，本文和大家分享下。 EasyCVR语音对讲主要用于实现本地平台与前端设备所处环境间的语音交互，解决本地平台需要与现场环境语音交流的需求。 调用流程图： 流程说明： 完成SDK初始化流程。 初始化成功后，调用 CLIENT_LoginEx2 登录设备。 调用 CLIENT_SetDeviceMode 参数 emType 为 DH_TALK_SERVER_MODE 将对讲模式设置为服务器对讲模式。 调用 CLIENT_SetDeviceMode 参数 emType 为 DH_TALK_ENCODE_TYPE，设置语音对讲编码信息。 调用 CLIENT_SetDeviceMode 参数 emType 为 DH_TALK_SPEAK_PARAM，设置语音对讲参数。 调用CLIENT_SetDeviceMode 参数emType为DH_TALK_TRANSFER_MODE，设置语音对讲转发模式。非转发模式，即本地PC与登录的设备之间实现语音对讲；转发模式，即本地PC与登录设备相应通道上连接的前端设备之间实现语音对讲。 调用 CLIENT_StartTalkEx，设置回调函数并开始语音对讲。在回调函数中，对于设备发过来的音频数据，用户自行处理

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 项目需求： 手机APP实现全景相机机外拼接合成图像 需求内容： 实现单鱼眼镜头拍多张图合成全景图 1、APP页面可以参考全景相机同行的布局来做。 2、APP内嵌入相机SDK，可操作及查看下载等相机各种功能和设置。（我方提供相机相关SDK代码） 3、APP内嵌入拼接合成软件，可以自动识别并校正拼接合成多张图为全景图，自动渲染及消除拼接色差，重影，错位和曝光等。APP在合成全景图时可在全景图中间位置插入一张图片盖住三角架。用户也可自行更换该图片。下载合成时可自由选择保存全景图的路径可存在手机上、相机内或两者同步保存。 4、单镜头相机连接手机APP 拍照时，在手机上可看到拍照数量在增加并将图片自动按合成规则排列出来，可做成一个缩略图大概看到拍摄进程及结果。 5、APP内建全景播放器可随意切换观看模式：平铺模式、360模式、小行星模式，VR模式，水晶球模式，四分割模式等。 6、APP增加录屏模式，可以在打开全景时将观看实时效果录下来并保存在手机固定文件夹里。 7、另外如有可能也将相机有关标定校正一起开发。 工作环境： 相机主要在室内拍摄，环境有较暗和杂光现象需要在算法上进行优化 项目经费： 8万~10万 项目周期： 2个月 项目阶段： 项目已立项，资金已到位 希望供应商： 1、 有相应的技术积累 ，对全景拼接合成有较深理解

车牌识别的属于常见的 模式识别 ， 其基本流程为下面三个步骤： 1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域； 2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取； 3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别 。 基本结构如下： 一、车牌检测 　　1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像； 　　2、判断车牌是否存在 （训练支持向量机 -svm， 判断车牌是否存在）。 二、车牌识别 　　1、字符局部化（分割字符），根据尺寸等信息剔除不合格图像 　　2、字符识别 （ knn 分类） 1.1 车牌局部化、并剔除不合格区域　　 vector<Plate> DetectRegions::segment(Mat input) { vector <Plate> output; // 转为灰度图，并去噪 Mat img_gray; cvtColor(input, img_gray, CV_BGR2GRAY); blur(img_gray, img_gray, Size( 5 , 5 )); // 找垂直边 Mat img_sobel; Sobel(img_gray, img_sobel, CV_8U, 1 , 0 , 3 , 1 , 0 , BORDER_DEFAULT); // 阈值化过滤像素

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 在大规模场景下的地图构建时候，纯激光雷达传感器无法很好的完成地图构建工作，这时需要考虑使用不同的传感器，获取多种数据来进行传感器的融合，实现位姿的矫正，最终完成复杂大规模场景下的地图构建，这种方法也被称之为多传感器融合。 本篇文章要讲述的是发表在ICRA2020上的一篇多传感器融合实现点云地图构建的文章。 涵盖的知识面有：ESKF，IKF，IMU，Quaternion等。 论文地址： https://arxiv.org/abs/1907.02233 视频演示 1、论文概览 R-LINS的本质是一个以机器人为中心的激光惯导状态估计器。它使用以下两种传感器来估计机器人的运动姿态： 6轴 IMU：高频，聚焦自身运动，不采集外界环境数据 3D LiDAR：低频，聚焦车体运动，采集外界环境数据 这两种传感器想必大家都不陌生。但是，这两个传感器在复杂大规模领域里，单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的。所以，为了能够在具有挑战性的环境下也能保持鲁棒性和计算效率，本文使用了迭代的误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)来通过重复生成新的对应特征来递归的修正机器人的状态信息。 为了防止滤波发散和降低计算成本，本文采用了一种新的以机器人为中心的公式，该公式重新定义了一个移动的局部帧的状态估计量

得益于人工智能的发展，人脸识别作为基于脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术已在更多的领域有着成熟的应用，其中不得不提的就是基于人脸识别所开发的监控智能门禁系统。随着政府智慧小区工程项目的不断推进，小区人脸识别门禁也正在逐步取代传统门禁，小区人脸识别门禁可以管控小区人员出入和加强小区治安管理。 目前，TSINGSEE青犀视频开发的视频协议融合平台EasyCVR已经将人脸识别作为了一项主要开发方向，连同车牌识别等技术一起已经成熟完善，用户在系统上直接显示实时画面，并将对人脸等识别数据进行实时存储，必要时通过相关接口输出到第三方应用系统中，实现信息上报，分享等功能。 除了人脸门禁外，视频智能分析平台EasyCVR的人脸识别功能还在更多地方发挥着不可替代的作用。 一、身份核验与人证对比 EasyCVR人脸识别功能可以应用于铁路安防系统、公安机关、移动警务和某些特定的场合，通过在证件识别、活体检测、人脸对比等多项核心技术，加强对入站旅客的管理。利用人脸识别技术对逃逸的犯罪嫌疑人和逃犯进行定位和追踪，提高了站点的安全性和管理效率。 二、工地实名制管理 建筑施工工地使用人脸识别技术可以有效实现企业智能化技术管理，以人脸识别信息系统与相关的政府管理部门联动，管理工地内人员出入权限，把具有人脸识别技术的人脸识别门禁系统与后台资源管理系统相结合，可实现工地人员身份识别

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。 三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法： 1.基于局部特征的目标识别 基于局部特征的物体识别方法主要是通过局部来识别整体。该方法无需对处理数据进行分割，往往通过提取物体的关键点、边缘或者面片等局部特征并进行比对来完成物体的识别。其中，特征提取是物体识别中非常关键的一步，它将直接影响到物体识别系统的性能。基于局部特征的方式对噪声和遮挡有更好的鲁棒性，同时不受颜色和纹理信息缺乏的限制。由于局部特征描述子仅使用参考点邻域信息，所以不对场景进行分割即可处理复杂场景。但是局部特征描述子维度较高，需要消耗更多的内存，同时存在计算复杂度高，实时性差等问题。 点特征直方图(PFH)和快速点特征直方图(FPFH)是Rusu R B等人提出的相对早期的局部特征描述子。采用统计临近点对夹角的方式构造特征描述子，这也是局部特征描述子构造的典型方式，在此基础上形成了基于局部特征匹配的目标识别和位姿估计的经典框架，如下图所示。表１对典型的局部三维描述符进行了总结

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。 1.算法框图 （1） 离线三维建模 本文对多维视图对应算法使用4d散列表来执行一组对应搜索，如上图中的模块B和C，自动建立自由形式对象的无序2.5d视图之间的对应关系，结果是无序视图之间的相对转换的生成树，用于在基坐标系下粗略地对它们进行配准，使用多视图精细配准(模块D)对配准进行细化，然后将视图集成并重建为无缝三维模型(模块E)。 （2）在线识别与分割 场景的点云被转换成三角形网格，由于性能原因而被抽取。接下来，从这个网格中随机选择一对顶点来构造张量

车牌识别的第一步就是先随便在路边上找一辆车，把他的车牌号拍下来留作图像处理的图片。 为了保护隐私，只露出后面部分。  下面便是图像处理的过程： read_image ( Image , 'C:/Users/Administrator/Desktop/dsBuffer.bmp.png' ) * 将彩色图片通过三通道分成三张图片，筛选对比效果最好的图片 * 当然在现实应用中能用灰度相机拍的话没有必要用彩色相机，一般用到彩色相机了都是需要检测颜色相关的内容 decompose3 ( Image , R , G , B ) * 或者直接转成灰度图也可以，对于彩色图片两种都试一下，主要看效果 rgb1_to_gray ( Image , GrayImage ) R通道的对应的图片： 直接转成灰度图片的效果： 显而易见，R通道的图像对比度更高

做网站或者服务器运维最主要内容就是防止信息泄露和防盗，我们经常讲到的跨域实际上也是为了安全服务（ EasyNVR为何需要跨域？为什么不能单纯的从前端来解决跨域问题？ ）为了防止信息泄露，TSINGSEE青犀视频云边端架构视频平台都存在登录鉴权机制，此外还有一种方式，就是安全防盗链。 所谓安全防盗链，是一种加了防盗链签名的URL，经过签名的URL能够跟阿麦打流服务器的安全机制进行配合，可以将URL的使用权限定在您的APP上，恶意第三方拿到URL也不能使用和传播。 EasyDSS安全防盗链必要性说明： （1）推流 - 推流URL加防盗链的必要性极高，尤其是在直播码跟用户ID（或者DB ID）绑定的情况下，因为客户的直播码ID很容易被攻击者窃取，进而伪装客户自己进行抢占式推流，所以为推流URL增加防盗链签名，确保只有真正的客户主人自己才能在登录后拿到防盗链签名非常有必要。 （2）播放 - 播放URL加防盗链并不是100%必要的，只有在您的视频源是热门资源时（比如某个独家的赛事直播）才比较有价值，因为您要防止您的竞争对手拿到播放地址后在自家的APP里上架这个节目。播放地址防盗链引入后的副作用就是播放时可能需要申请防盗链签名，导致直播打开速度不稳定。 EasyDSS安全防盗链分析： 推流方面： EasyDSS直播方式分为直播间直播和匿名直播，这两个差别就在于对直播鉴权的使用

在很多情况下，可能受制于场地，或者受制于项目要求，很多项目使用的摄像头来自不同的厂家，支持不同的协议，那么如何将这些不同厂家以及不同协议的摄像头集中到一起做视频流的分发处理，就是首要解决的事。为了应对这一情况，TSINGSEE青犀视频研发团队开发了EasyCVR视频智能分析平台，支持RTSP、GB28181、HIKSDK、Ehome协议的设备接入。 由于Ehome协议是海康平台的私有协议，因此在多网卡环境下，平台端使用Ehome协议接入EasyCVR中，经常遇到设备无法注册或者无法播放的问题，一般情况下ehome配置如下： 但如此配置总会造成播放问题，其实问题的原因在于上图中的3个Ip地址的选择。在多网卡环境下可以将CMS SMS Host的IP地址选择为0.0.0.0 监听所有网卡的端口消息，这样设备就能保证设备能够正常的注册上线。 最后一个SMS public Host ip地址这个地址是平台收流地址，告诉设备朝这个Ip地址和端口发送流数据。 所以如果平台在公网上，这个地址必须选择公网ip，这样设备才能成功的将流数据发送到平台端。正确的配置如下，大家可以参考： EasyCVR视频智能平台已经将车牌识别、人脸识别等分析功能集成进去，实现对各类视频源进行实时视频分析，同时支持视频流的二维码分享和链接分享，大家可以联系我们详细了解一下，此外，如果想进行测试，也可联系我们获取测试账号