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目录:青岛路博建业环保科技有限公司>>国产气体检测仪>>照度计>> MQN-01车身照度计 逆反系数测量仪

车身照度计 逆反系数测量仪
  • 车身照度计 逆反系数测量仪
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参考价 面议
具体成交价以合同协议为准
参考价 面议
具体成交价以合同协议为准
  • 品牌 LOOBO/路博环保
  • 型号 MQN-01
  • 厂商性质 生产商
  • 所在地 青岛市
属性

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更新时间:2023-09-09 21:04:45浏览次数:1548评价

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产地类别 国产 价格区间 5千-1万
应用领域 环保,化工,生物产业,农业
彩色LCD人机交互界面,触屏操作。车身照度计 逆反系数测量仪
· 可检测车身反光标识、反光膜等反光材料的逆反射系数。
· 自动校验置零和调校测量标准。

车身照度计逆反系数测量仪


产品特性

· 彩色LCD人机交互界面,触屏操作。
· 可检测车身反光标识、反光膜等反光材料的逆反射系数。
· 自动校验置零和调校测量标准。    
· 具有单机数据存储功能,Z多可存储500辆车的检测数据。
· 数据可通过USB接口Copy至PC端。
· 采用电池供电,续航时间:连续工作8 h。
· 具有休眠功能,无操作时,自动关闭显示系统和耗电部件。
· 具有WIFI联网通信功能(选配)。
· 具有RS232通信功能。
· 可预设参数、显示日期、检测地点等系统信息。

车身照度计 逆反系数测量仪

2.基本参数

贮存温度(-40~50)℃充电电源DC5V
工作温度(-5~50)℃电池连续工作时间8 h
相对湿度≤95%通讯接口串口RS232、 WIFI、USB接口
整机体积
(长×高×宽)
258×206×110(mm3)整机重量1kg

3.技术参数

测量范围(0~1999 ) cd·lx-1·m-2示值误差≤5%
复现性误差≤3%测量面直径Φ30mm
观察角0.2°光源色温
2856K±50K
入射角-4°接收器V(λ)校正


背景技术

机动车辆车身颜色识别是智能交通中车辆检测的一个重要属性,对嫌疑车辆排查、自动检测具有重要的作用,但是车身颜色识别受环境光线的干扰非常严重,同一辆车在不同的光线下不同的车身区域会反映不同的颜色,在对车身颜色检测带来非常大的影响。20111013540.7发明名称为车辆智能监控系统中车身颜色自动识别方法的公开了借助车牌区域辅助车身颜色定位,先通过颜色多类子空间分析,并利用多特征模板匹配或SVM方法进行颜色识别,引入了可信度,对低可信度进行先验校准。但此在车身颜色位置定位时没有考虑光线的干扰,因此对不同光照下的颜色识别会存在问题,例如强逆光、顺光等。200810041097.5发明名称为特征区域的定位方法、车身深浅色与车身颜色的识别方法的公开了利用能量分布函数确定车身颜色区域,再进行多级分类,利用SVM进行识别。此方法利用能量分布Z大点附件区域确定颜色识别区域,但是能量Z大点区域在不同的光照环境下不一定能反映出真实颜色,对逆光、顺光等条件下误判的可能性增大。

此外,目前行业中的颜色识别只能识别单一的颜色,对于包含两种以上颜色的花车不好很好的识别,例如出租车等。

基于此,如何发明一种车辆车身颜色检测识别方法,可以检测识别出多种颜色车,是本发明主要解决的技术问题。

发明内容车身照度计 逆反系数测量仪

本发明为了解决现有车辆身颜色检测识别方法不能检测识别出多种颜色车的问题,提供了一种车辆车身颜色检测识别方法,可以识别出花车,提高检测精度。

为了解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案予以实现:

一种车辆车身颜色检测识别方法,包括以下步骤:

训练步骤:

训练出主颜色模型,所述的主颜色模型中包括至少3种颜色类型;

颜色检测识别步骤:

(1)、检测获取车辆矩形区域;

(2)、主颜色识别,包括:

(21)、将区域内的所有像素点输入主颜色模型,判断出各像素点对应主颜色模型中颜色列表中的颜色;

(22)、统计出所述颜色列表中各颜色的占比,并按照占比由大至小进行排序;

(23)、计算排序前4位占比的方差M,若方差M小于阈值T,则判断为花车,否则,判断为单色车,并且判断占比Z高的颜色为车身颜色。

进一步的,为了判断出花车的主要颜色种类,在步骤(23)中,若判断为花车,还包括判断花车车身主要颜色的步骤。

又进一步的,判断花车车身颜色的方法为:首先,将占比排序第1位的颜色判断为花车*颜色,其次,判断占比排序第2位的颜色类型,如果不是灰色,则将其判断为花车第二颜色,如果是灰色,则考虑占比排序第3位的颜色的占比值,如果占比值超过阈值Th,则该占比排序第3的颜色判断为花车第二颜色,如果占比值低于阈值Th,则判断灰色为花车第二颜色。

进一步的,为了能够适应不同光线、不同天气环境,获得高准确的颜色深浅识别,在所述的训练步骤中,还包括训练出辅颜色模型,所述的辅颜色模型为二分类模型,在所述的步骤(22)中,还包括计算步骤(21)中所得出的各像素点颜色的识别置信度P的步骤,所述的颜色检测识别步骤还包括(3),首先挑选高置信度区域,对该区域进行颜色二次判断,也即:将该区域的所有像素点输入所述的辅颜色模型,进行比对判断输出深色和浅色两种结果。


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