实验室《中国图象图形学报》论文分享┆智能交通系统中的车辆标志识别方法综述
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论文简介
本推文详细介绍了一篇实验室的最新论文成果《智能交通系统中的车辆标志识别方法综述》，该论文发表于《中国图象图形学报》，论文的第一作者为李杨。《中国图象图形学报》是由中国科学院空天信息创新研究院、中国图象图形学学会、北京应用物理与计算数学研究所共同创办的综合性学术期刊，也是被国内主要检索系统收录的核心中文期刊。专注于计算机图像图形的理论、技术方法及其应用研究。本推文由李杨撰写，审校为陆新颖和朱旺。
论文题目：智能交通系统中的车辆标志识别方法综述
作者：李杨，肖建力
第一单位：上海理工大学
关键词：智能交通系统；车标识别；特征提取；图像分类；深度学习；综述
出版信息：《中国图象图形学报》2024年第9期
引用格式：
[中]李杨，肖建力. 2024. 智能交通系统中的车辆标志识别方法综述. 中国图象图形学报， 29(09):2650-2671
[英]Li Yang， Xiao Jianli. 2024. Comprehensive review of methods for vehicle logo recognition in intelligent transportation systems. Journal of Image and Graphics， 29(09):2650-2671
阅读全文：
https://www.cjig.cn/zh/article/doi/10.11834/jig.230616/
全文下载：
1）知网检索下载
2）百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1pV-mwT1joSmu8yxsyMVbGA?pwd=gwdc
1. 论文看点
（1）梳理了智能交通系统中车辆标志识别的研究背景与重要性，强调其在安全管理中的作用。
（2）将车标识别方法分为传统方法与基于深度学习的方法，分析各自优缺点，并总结相关算法。
（3）介绍了三种公开的车标数据集（XMU、HFUT-VL、VLD-45），提供下载链接以支持后续研究。
（4）讨论当前车标识别技术面临的问题与挑战，并展望未来研究方向。
2. 研究背景及意义
随着智能交通系统和汽车产业的迅速发展，车辆成为城市交通中不可或缺的组成部分。然而，车辆的广泛使用也带来了安全隐患，特别是在安全监控和交通管理中。车辆标志（车标）作为一种具有唯一性的标识，能够快速准确地识别车辆品牌，因此成为车辆身份识别中的关键。车标识别技术能够有效减少车辆查询范围，加快案件侦破的速度，并提高交通监控的效率。这项技术不仅对于提升公共安全具有重要意义，而且对于推动智能交通系统的发展、优化城市交通管理和减少交通拥堵等方面也具有积极作用。
3. 传统的车标识别方法
传统车标识别方法的发展历程如图1所示。主流的传统车标识别方法有：基于尺度不变特征变换（scale invariant feature transform，SIFT）的方法、基于方向梯度直方图（histogram of oriented gradi‐ent，HOG）提取的方法 、基于不变矩（invariant moments）的方法和其他传统的识别方法。表1对传统的车标识别方法进行了总结。
图1 传统车标识别方法的发展历程
表1 传统车标识别方法总结
4. 基于深度学习的车标识别方法
基于深度学习的车标识别方法的发展历程如图2所示。主流的基于深度学习的车标识别方法有：基于YOLO（you only look once）系列的车标识别方法、基于深度残差网络（residual network，ResNet）的车标识别方法以及其他基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的车标识别方法。表2对基于深度学习的车标识别方法进行了总结。
图2 基于深度学习的车标识别方法的发展历程
表2 基于深度学习的车标识别方法总结
5. 车辆标志公开数据集
（1）XMU数据集
XMU车标数据集包含10大国内热门汽车品牌，源自1000幅卡口监控摄像机拍摄的车辆正面图像。为模拟复杂的室外环境，图像经过照明、旋转和噪声失真处理，共生成11500幅车标图像，每种品牌1150幅，图像尺寸为70×70像素。
下载地址：http://smartdsp.xmu.edu.cn/VehicleLogoRecognition.html
（2）HFUT-VL数据集
HFUT-VL车标数据集包含32000幅从高速公路检测系统捕获的车标图像，分为HFUT-VL1和HFUT-VL2两个子数据集。HFUT-VL1通过精确裁剪获得，用于评估分类算法，涵盖80种车标类型，每种200幅图像，分辨率为64×64像素。HFUT-VL2通过粗定位获得，用于评估分类和定位算法，图像种类与数量与HFUT-VL1一致，分辨率为64×96像素。
下载地址：https://github.com/HFUT-VL/HFUT-VL-dataset
（3）VLD-45数据集
VLD-45车标数据集通过网络爬虫获取，包含45种车标类别，每类1000幅，共计45000幅图像。该数据集具有小尺寸物体、形状变形、低对比度等特点，图像尺寸从610×378像素到7359×4422像素不等。
下载地址：https://github.com/YangShuoys/VLD-45-B-DATASET-Detection
6. 挑战及展望
现有的车标识别方法虽然在识别速度和准确率方面取得了提升，但仍存在改进空间。现结合目前存在的问题与挑战提出如下几个方面的展望：
1）开发低成本、高鲁棒性的新算法：车标识别在复杂环境下面临光照、遮挡等多种挑战。未来研究应重点开发低成本且高效的算法，以在复杂条件下平衡识别速度和准确率，拓展应用场景。
2）基于动态视频的车标识别：相比静态图像，动态视频可以捕捉车标在不同角度和环境中的信息，提升识别准确性。未来研究需解决大规模视频数据处理和多车场景识别等问题。
3）引入Transformer视觉模型：Transformer因其强大的表征能力和全局信息处理优势，能够提高图像识别的性能。将其引入车标识别领域，可以提升识别的准确性和鲁棒性。
4）跨模态的开放域车标识别：结合AI大模型，通过融合车标图像和相关文字信息，进行跨模态学习，能够提高模型的鲁棒性，优化未知类别的识别。这一方向具有较高的研究价值，但也面临技术和资源上的挑战。
原文地址：https://blog.csdn.net/audyxiao001/article/details/142590626
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