摘要:　该车型识别系统基于多维度视频分析　/　检测,利用机器仿生等技术手段,通过图像拼接、精准分析、深度学习等提取多维度的车辆信息,实现车型的自动识别、分类、车辆多维信息提取。可以应用于自动发卡、　ETC　等系统,作为提高通行效率及防止逃费的应用解决方案,对通行车辆进行更加有效的监管。　关键词:　车型识别;车辆多维特征信息　在智能交通系统中,车辆特征信息的获取对于车辆有效监控和全自动收费系统的运行是关键因素,而越来越多的应用环境都需要车型信息及车辆多维特征信息。车型识别和车辆多维特征提取作为智能交通系统中的重要分支和关键技术之一,已成为越来越重要的信息采集手段。在公路收费等应用领域,车型识别技术结合车牌识别、不停车收费　/　计重收费,依据各地分类及收费规则,实现各类车型识别和分类,将有效改善公路部门服务质量、提高道路通行能力和路网营运管理水平。　一、系统概述　随着交通建设的高速发展,公路、桥梁等收费有偿使用类交通设施越来越多,相应对其交通控制管理及收费方式的要求也在不断提高。车辆类型是收费规则中一个基本和核心的依据,目前车型的分类主要靠人工判断,急需自动及智能化。实现车型进行自动识别,将为公路的智能　/　自动化收费、道路　/　车辆监控的实施解决关键问题。车型识别系统以机器仿生为技术实现手段,通过机器视觉信息技术和多维车辆特征信息提取分析技术,获取车辆多维度的信息,例如:车牌信息,车头信息,车身信息,车尾信息等,利用提取的各种信息模拟人类思维,通过深度分析学习的神经网络技术,形成对特定应用的决策逻辑,最终替代人做出准确合理的判断和结论,得出车型等车辆多维特征信息,自动进行分类,并具有车辆图像、车辆类型、车辆特征(车身颜色、车辆外形尺寸、轮轴数等)等信息,可供查询。　二、　系统原理　车型识别系统采用高清视频方式对车辆进行多维度的检测、提取车辆特征信息,依据车辆多维特征信息可以完整准确的辨识、确认车辆,从而判断车辆类型、确认车辆身份。　产品外形示意图　抓拍过程中,前视摄像机对车头部位检测,提取车辆的车头高清图片、车牌号码、车身颜色、车辆高度　/　宽度等特征信息。　当车辆进入侧视摄像机的视野范围后,侧视摄像机对车辆侧面进行检测,提取车辆侧面完整高清图片、车辆轴数、轮数、车辆类型等特征信息。侧视摄像机实时检测每帧图像的变化,依据每两帧图像之间的差异,对其进行拼图,再依据两帧图