自动识别技术论文

评职称或毕业的时候，都会遇到论文的烦恼，为此精选了《自动识别技术论文(精选3篇)》，仅供参考，希望能够帮助到大家。【摘要】本文详述了车辆牌照自动识别技术的原理和关键技术，并对应用领域进行了分析和探讨。

第一篇：自动识别技术论文

音乐情感的计算机分析与自动识别技术研究

【摘要】计算机科学技术的迅速发展，为社会生产与生活的各个领域都带来了明显的变化。借助计算机和人工智能技术进行音乐情感判断，成为了新的研究方向。本文首先对音乐情感计算机分析模型进行了分析，重点阐述了通用连续模型、音乐表达情感模型以及唤起情感模型等类型。随后，文章进一步分析了音乐情感计算机自动识别技术的未来发展前景，旨在为关注这一领域的人士提供一些可行性较高的参考意见。

【关键词】音乐情感；自动识别；音轨定位

一、音乐情感计算机分析模型

（一）通用连续维度模型

音乐情感的分析和判断是音乐学同心理学研究双方共同结合发展所制定的研究课题，随着科学技术的进步，借助计算机科学技术以及人工智能等工具，也能达到音乐情感研究的目的。为了得出更加精准的音乐情感分析判断结果，相关领域的技术人员通过构建通用连续音乐模型的方法，将人类的情感状态变化和起伏情况，直接体现在二维空间和三维空间当中的点上。此种通用连续模型具有刻画和描绘不同情感之间细微差别的能力。不仅能对被描述对象主观的情感体验进行描绘，还能对外部环境影响下以及生理状态导致的情感特征进行刻画。

（二）音乐表达情感模型

1936年，著名音乐学领域的专家Hevner在其组织的实验“音乐中的表达元素”研究中，最初提出了影响最为广泛的音乐表达情感的离散模型。在该模型当中，Hevner借助了8个类别的67个情感词汇，对音乐作品构建的情感空间进行了描绘。根据Hevner所提出的情感词所建立的表达情感模型，主要是为了音乐艺术作品表现力的刻画。因此，该模型被广泛地应用到了与音乐有关的心理学研究当中。随着时代的发展，后来的研究人员不断对该表达情感模型进行了优化设计，推动其表达情感能力的准确度不断提升。

（三）音乐唤起情感模型

音乐的唤起情感模型是基础音乐表达情感模型的基础上所创建的，在结合了“唤起说”相关理论，对音乐情感的进行离散表达。根据相关领域的研究结果证实，日内瓦情感音乐量表是该领域当中最初被承认的专门度量表，对于音乐唤起情感的研究具有十分突出的贡献。日内瓦情感音乐量表主要包含了九大类的45种不同的情感标签。在这一模型当中，用户可以根据音乐起伏、节奏、韵律等不同的表现特征，对其唤起的情感类型进行分类。实验表明，在利用日内瓦情感音乐量表进行情感唤起的过程中，听众的选择具有较强的一致性。说明了该情感量表的情感标签的科学化程度较高。

二、音乐情感计算机自动识别技术发展前景

（一）提升参数提取能力

音乐情感计算机自动识别技术在未来的研究阶段，若想提升研究效果，必须在现有的基础上，进一步强化音乐作品各项情感表达参数的提取能力。针对这一问题，我国某地区的音乐情感计算机分析工作研究小组，听过采取MIDI文件旋律特征参数提取的方法，为众多音乐爱好者、家庭用戶以及音乐情感研究专家提供了更加科学和准确的音乐情感参数。一般来说，MIDI格式的音乐文件基本上由两个部分所组成，即头块和轨道块两个部分。此外，每一个MIDI事件均带有最高有效位总数为1的命令字节，不同的命令字节具有不同的长度以及不同的参数。基本上，在不同的命令字节当中，可以用x表示MIDI文件的通道号，根据音乐体系中的音高顺序进行排列，进而形成参数音列。

（二）强化主旋律音轨定位能力

利用特定的算法对计算机音乐情感的识别能力进行设计的过程中，可以通过模型自动定位方法，对所输入的音轨旋律进行定位，明确判断输入的音轨属于主旋律音轨还是属于伴奏音轨。因此音乐情感的识别问题可以转化成为数学问题。例如根据数学问题当中的已知对象分布问题的研究方法，可以强化计算机在识别和定位不同旋律音轨时的定位能力。直接反映在分类器当中，即为输入样本的训练集合。通过具体的样式C表示音轨所述的类别，然后分别利用“1”和“0”表示主音轨和伴奏音轨等不同的音轨类型。因此，便将音乐情感的音轨定位问题转化成为了常见的二值分类问题。通过对二值分类问题进行解决，便能对主音轨和伴奏音轨进行判断，达到对主音轨的定位目的。

（三）优化表征主旋律情感矢量分配

除了上述两种途径之外，对表征主旋律的情感矢量分配进行合理优化，也是未来音乐情感计算机识别技术的发展策略。对于计算机情感识别技术而言，在对音乐作品的主旋律进行定位之后，需要通过进一步操作，使计算机能够对主旋律当中所蕴含的情感进行分析和判断。针对这一问题，作者认为，可以通过构建数学模型的方法，采用时值分布和加权平均的方法，对音乐情感的变化进行方向性地指示。采用标准差的方法，对各项指标加以稳定，从而对音乐作品当中的音程、音长、音高和音强等进行特征信息处理。通过此种方法，能有效提升计算机自动识别技术对音乐情感的识别能力，进而完成对音乐作品主旋律和伴奏旋律的情感提取与表达，判断音乐情感的具体特征。

作者：刘珺 刘君

第二篇：车辆牌照自动识别技术研究与应用

【摘 要】本文详述了车辆牌照自动识别技术的原理和关键技术，并对应用领域进行了分析和探讨。还探讨了用安装在高速公路收费车道和行驶车道上的汽车牌照自动识别系统，如何防止司机中途换卡换车牌逃费，通过旅行时间检测和流量分析进行旅行时间预测及交通堵塞等重大交通事故自动报告，以及利用车牌识别摄像机进行能见度测量等一些新思路，试图通过本文抛砖引玉式的技术探讨为交通管理部门做好技术参谋。

【关键词】高速公路监控;车辆牌照自动识别技术;自动识别

汽车牌照是机动车辆唯一、外在、可见的合法身份标记，尽管汽车牌照的格式、颜色、内容等多种多样，但汽车牌照仍是目前最常用和最精确的机动车辆识别标记，因此，在高速公路管理中进行车牌识别以及如何更好地应用识别结果，是值得交通管理部门和产品研发部门重视的一个课题。

一、车辆牌照自动识别系统中的关键技术

ITS系统就是信息的管理。交通监视摄像机在高速公路中的应用越来越普及，但利用摄像机抓拍并识别牌照技术刚刚兴起。随着计算机技术的发展，计算机的处理能力不断提高，价格不断下降。光学字符识别OCR(Optical Character Recognition)技术也随着计算机技术的发展取得了很大的进展。目前在保证图像清晰的情况下，OCR技术能够正确区分图像和文字，且文字的识别正确率可以接近100%。这些都促进车辆牌照自动识别技术的发展。

1.车辆牌照自动识别系统的工作原理车辆牌照自动识别系统利用摄像机抓拍车辆牌照，然后传输至计算机。计算机对车辆牌照图像进行分析处理，定位车辆牌照字符位置，然后利用OCR技术识别出车辆牌号。

2.车辆牌照自动识别系统的关键技术目前OCR技术对清晰的图像识别正确率可以接近100%。因此车辆牌照自动识别技术的识别正确率主要取决于抓拍图像中车辆牌照字符的清晰度。图像中车辆牌照字符的清晰度受如下因素影响：(1)摄像机自身因素。如摄像机的规格、性能指标，摄像机位置是否适当，镜头是否有灰尘等都会影响图像质量;(2)车辆行驶引起的图像模糊;(3)外界光的干扰。阳光和夜间车辆大灯都会对摄像机造成炫光干扰;(4)车辆牌照表面的清洁度。由于上述因素有影响，如果不采取措施，车辆牌照字符的识别正确率很低，有时甚至不到50%。因此必须采取技术手段减少上述因素带来的不利影响。摄像机自身因素这些因素可以通过选用性能指标适当的摄像机，调整摄像机位置，定期清除镜头表面的灰尘等措施很好地解决。因此适当处理外界光的干扰，解决车辆行驶引起的图像模糊以及减少车辆牌照表面清洁度的影响成为车辆牌照自动识别系统的关键技术。

3.减少车辆行驶引起的图像模糊高速行驶的车辆会使抓拍的图像非常模糊。在北美，CCTV摄像机标准的曝光时间是16.7ms，在欧洲则是20ms。如果车辆行驶速度为约100km/h，这段时间内车辆可以前进约0.5m，车辆的行驶会使车辆牌照图像很模糊且难以正确识别。为降低车辆运动引起的图像模糊，摄像机曝光时间必须控制在1ms以下。CCD摄像机可以使用电子滤光技术。图像信息使光感应器在15.7ms(北美)或19咖(欧洲)内聚集电荷，然后向感应器下层放电。这种作用反复进行，但只保留最后1毫秒的结果。

4.处理外界光的干扰摄像机主要安装在收费亭旁边或附着在桥梁和交通标志立柱上。阳光和夜间车辆大灯的影响使摄像机很难获取满意的图像。这就需要在路边安装辅助光源而且不能干扰司机的视线。所以不可见的红外光infra-red(IR)最适宜用作辅助光源。获得红外光的一种方法是通过过滤白炽灯等光源的光波。这种方法常用在夜间监控系统中。如果车辆需要停车，比如在自动栏杆机前，这种方法获取的红外光是很好的辅助光源。摄像机抓拍的图像也很清晰。采用电子滤光技术后，1毫秒的曝光时间将摄像机的灵敏度降低到不采用滤光技术时的6%。虽然车灯等干扰光源仍然影响摄像机的工作，但其影响降低了很多，因为摄像机只受视野中光源短暂的影响。同时辅助光源光线强度也降低到相同的水平。也就是说94%的红外光也被滤掉。为了获得满意的识别效果，必须采用更强的红外光源。

最近Pearpoint公司开发成功了一种技术并申请了专利。这项技术利用红外发光二极管(IR-LED)做光源，产生短暂高亮度的脉冲光。采取适当的电路控制措施，红外发光二极管可以将发光时间由16.7ms或20ms压缩至1ms。这样摄像机同样能获得稳定充足的光能，而干扰光的影响减少到原来的1/20。红外发光二极管发出的光的波长范围很小，一般是60纳米。干扰光的波长范围很大，其光谱从紫外光UV(Ultra Violet)经可见光区直到红外光区中部(波长从350纳米到2700纳米)。

结合滤光措施，采用IR光后车灯的光线强度减少到车辆牌照反射光强度的1/200。如果辅助光源能够与摄像机协同工作，车辆牌照又是定向反射式，则对IR功率要求很低。Pearpoint公司制造的摄像机中辅助光源固定在镜头旁边。P 365交通摄像机采用1281R-LED，最大功率20W，比采用红外滤光白炽光源的功率(约500W)小很多。红外发光二极管IR-LED和摄像机的滤光对阳光同样有效。

5.车辆牌照的影响。牌照表面的尘土会降低定向反射式车辆牌照的反射系数。根据牌照表面的清洁度调整IR光强度以正确识别车辆牌照。红外光IR光强度可以是高、中、低三档，通过调整电流或脉冲光持续时间调整光强度。采取上述技术和适当的人工干预后，系统识别正确率和识别速度大大提高。白天识别率可超过95%，晚上可超过90%。识别速度小于0.5s，个别最慢不超过1s，而且可在车速200 km/h以内识别车牌。

二、高速公路牌照识别技术应用新思路探讨

(一)司机中途换卡检测

正常情况下，在高速公路收费站(出入口)加入车牌自动识别技术，可以防止司机中途换卡造成的收费损失。通过在入口处将车牌号和车牌图像写入通行卡中，在出口处进行匹配来防止不同车辆之间进行换卡，另外在收费站数据库中对应了卡号和车牌号，即使闯关出去的车辆也可以查找到它的入口卡号和车牌号。对内部人员的车型降档能有效的预防，通过车牌颜色和数据库中的车型信息来辅助核查分型是否正确，这样可以防止收费员利用车类或车型降档进行营私舞弊，也可以事后定期对车型降档进行稽查。但是，该方法不能对司机在高速公路上既换卡又换车牌的逃费作弊进行自动检查和判断。如何避免此类情况的发生呢，本文建议在高速公路行驶车道上加入车牌自动识别技术，实现对司机在高速公路上既换卡又换车牌的逃费作弊进行自动检查和判断。

例如：假设I车(辽X12345)在A站进入高速公路获得i卡(辽X12345)、II车(辽X54321)在D站进入高速公路获得ii卡(辽X54321)，如果他们在服务区相遇并交换车牌和通行卡，则I车(辽X54321)拿ii卡(辽X54321)在C站出高速公路只交D站一C站的通行费、II车(辽X12345)拿i卡(辽X12345)在B站出高速公路只交A站->B站的通行费，I车和II车都逃费了但只在收费站加入车牌识别是无法自动检查出来。如果我们在J1、J2截面安装了车牌识别设备，I车和II车利用此方法是无法逃费的，因为J1截面记录了辽X12345双向通过了本识别点，而A站->B站是不可能通过J1截面的，同理，J2截面记录了辽X54321双向通过了本识别点，而D站->C站是不可能通过J2截面的。

图1 收费示意图

因此，高速公路管理部门只要在J1、J2截面上安装车牌识别设备，当车辆通行时间异常时(中途换卡其表现出来的通行时间肯定异常)，在管理中心数据库管理系统中引入此逻辑判断，即可轻松查出中途换卡换车牌的逃费者。当然，对I车和II车通过J1、J2截面时都不安装或卸下车牌，会导致管理系统出现一些麻烦，但当车辆通行时间异常时，系统调出可能时间区段内通过J1、J2截面的无牌车辆远近景图片，还是可以通过管理中心人工确认方式(原理同上)抓到逃费者的。

(二)交通堵塞、交通事故预报

目前，利用车牌识别来获取同一辆汽车通过一个高速公路区段的时间并计算出平均行驶速度，在技术上是比较切实可行的，如目前的区间超速检测触发系统。目前，采集车辆旅行时间主要被用作交通管理部门对车辆超速违法的监测和处罚，并不对车辆的旅行时间进行预测。在一些现有的旅行时间预测系统中，其数学模型比较简单，例如通过对一些车辆在高速公路本区段的旅行时间检测、计算，对即将进入高速公路本区段的汽车提供旅行时间预测。实际上，在采用上述方法进行车辆旅行时间预测的基础上，我们还可以通过安装在截面J1、J2上的车牌识别系统自动检测、发现交通堵塞等重大交通事故。正常情况下，在J2截面被识别的车辆在时间T(正常通行时间)后大部分都应该通过了J1截面并被识别出来，并且通过高速公路某一区段的流量(即该区段车辆进入数和离开数)也应该存在一种动态平衡关系(理想状态下一个时间区段的ΣM-ΣN≈0)。如果安装在J1截面上的车牌识别系统在预定的时间内没有发现或很少发现在J2截面被识别而此时应该通过J1截面的车辆，而且该区段的动态车流平衡关系也异常，系统完全可以自动判断在该区段高速公路可能存在交通堵塞等重大交通事故等并自动向管理人员发出警报。

(三)能见度测量

目前的能见度分析仪器，以激光雷达等造价昂贵设备居多，采用视频方法进行能见度测量的不多，但目前已有许多科技工作者在此领域进行技术尝试。采用视频方法进行能见度分析，具有以下优点：(1)从原理上，它类似于人眼的观察方式，可输出直观图像却避免了人的主观性，不存在像激光雷达发射强激光探测，在大气光学厚度很大时，多次散射效应会影响测量结果的问题;(2)可以进行连续的、无人值守式的观测;(3)低成本、高可靠性，有可能使它具备对恶劣气象条件和复杂场地的适应性。利用这些设备，可以在不增加硬件成本的条件下，实现能见度视觉测量。利用车牌识别产品进行能见度测量的主要思路如下：利用安装在高速公路行驶车道上的车牌识别远景摄像机，对可见的高速公路标线、护栏以及其他方便观测、测量的目标进行边缘检测、特征提取、目标匹配，通过对目标图像的可见性、清晰度、边缘轮廓等的智能视觉分析，根据事先对安装位置、角度以及目标的标定，实时计算高速公路上的大气能见度参数，以价格低廉、方便易见的技术方式为交通管理部门及时采取措施提供技术帮助。

本文试图从技术角度探讨一些高速公路牌照识别技术应用新思路问题，希望借此与交通管理部门的领导和专家以及广大的业界同行交流意见，以便让我国的高速公路在管理和技术上达到更高的水平，为高速公路投资者创造更大的经济效益，进而产生良好的社会效益。

参考文献

[1]周霞.车辆牌照自动识别的设计与实现[J].学周刊C版.2010(6)

[2]于艳春，刘国柱，王波.车辆牌照自动识别技术研究[J].微计算机信息.2007.23(28)

作者：徐辉

第三篇：货运车辆超限自动化识别技术研究

摘 要：针对当前高速公路禁止拦截车辆检測的政策要求，在结合智能检测识别技术的基础上，提出一种高速公路无人值守超限货运车辆自动检测识别系统，对高速公路无人值守检测点处过往客运、货运车辆的数据、图片、货车超限情况及车牌信息等进行高效自动化采集，进而在不影响车辆正常行驶的情况下，实现对公路客运、货运车辆情况的实时监控与管理，为路政部门制定超限治理的相关政策方案及后续的非现场执法提供必要的数据支持，最终为实现高速公路货运超限车辆的智能化检测与信息化管理提供一定的参考。

关键词：车型识别，车辆称重，牌照识别，自动识别

前言

近年来，国家高速公路的建设速度突飞猛进，逐渐形成了全国性的高速公路路网。人们的出行将更加畅通、便捷和安全。目前，国民经济的发展和交通的日益便利，网络购物和线上货物交易日益成为当前物流运输的主题，某些不法经营者为获取更多的利益，货车超限、客车超载运输就成了普遍现象。虽然我国道路建设速度很快，但相应的体制并没有与时俱进，再加上我国的特殊国情，车辆超载超限运输已成为危及全国道路交通安全的一个严重问题。超载超限运输使得公路路面、桥梁不堪重负，大大降低了道路、桥梁的使用寿命;同时，超载车辆容易引发交通事故，大幅度降低了车辆通行的安全系数;另外，超限货车还容易造成交通拥堵，引发环境污染。针对超限运输的问题，传统管理方法是依靠路政部门拦截车辆进入治超站内接受检查并当场处罚的执法工作方式。而这种方式在时间、人力、物力上都是一种极大的浪费。为了对高速公路超限、超载运输行为进行有效的治理，急需一套能自动识别引导超载超限车辆的自动化识别系统。

1.系统总体架构

车辆超限自动识别系统主要由车型识别系统、动态称重系统、车牌自动识别系统及信息显示诱导模块等几部分组成，其系统组成结构如图1所示。当车辆驶入检测区域时，系统自动进行车型识别和动态称重，同时触发车牌识别摄像机抓拍车牌信息，并通过可变情报板将超限超载车辆的车牌信息进行显示提醒，同时进行语音提醒，对超限车辆进行报警提示，同时将现场数据上传到网络平台，实现对超限信息的实时交互与共享。

车辆超限识别系统的构成如图所示：

车辆超限自动识别系统具有车型识别、轴胎识别、车辆分离、称重计量、牌照识别、屏幕显示及声光报警等功能。

2、车型识别

车型自动分类识别系统的分型方法是检测行驶车辆的车速，根据车速计算轴距、轮胎大小记录轴数，红外光栅式车辆分离器实施前后车辆分离和车体外形的检测，线圈检测器检测车辆是否离开检测区域和车辆的大小，根据对这些检测数据的分析比较，实现车辆种类的自动检测。车型识别结构框图如图2 所示。

在道路沿行车方向的一定距离安装两条轴检测传感器(气动或压电式轴检测传感器)，当车辆通过检测断面时，各轴将依次通过两条传感器，利用车辆的第一轴从C1到C2的时间T及C1、C2之间的距离S，计算出车辆的行驶速度V(V=S/2、T)，利用第一个轴检测器测量车辆经过时相邻两个轴之间的时间T1、T2、T3、T4...(T1表示车辆1、2轴的之间的时间，T2表示车辆2、3轴之间的时间，依此类推)，通过公式Sn=V*Tn(n=1，2，3...)即可得到车辆相邻两轴之间的轴距。在一辆车通过车辆分离器期间C1主机所检测的信号数量就是轴数。依据这些参数可以对通过该检测断面的机动车辆按分类标准进行分类。

将前后两辆车分辨出来，是正确识别车型种类的技术关键。红外光栅式车辆分离设备采用红外线对射方式，按一定规律垂直排布，在路面上形成一个红外光栅网，可以将通过检测器的前后车辆分离出来，它的可靠应用避免了将两辆车判为一辆车或一辆车(尤其是拖挂车)判为两辆车的错误。车辆分离器随时向主机传输车辆分离状态，同时在有车情况下，车辆外型特征也由车辆分离器检测。

环形线圈检测器采用电磁感应原理，当车辆进入检测区域时，线圈内的磁通量发生变化引起振荡频率变化，通过检测频率的变化判断车辆的到来、离开及车辆的大小。

3、车辆动态称重

所谓的车辆动态称重即对一个快速移动的车辆在短时间内以一定的精度确定其重量。其主要工作过程如下图所示：

1)车头接近感应线圈时，系统自动触发感应线圈和高速动态称重设备，对车辆进行称重，同时触发车型识别器，抓拍当前车辆图像，将抓拍图像传送至控制计算机，提取车辆信息包括：轴重、轴型、速度、重量等数据。

2) 车尾通过收尾感应线圈时，系统将采集的车辆信息和数据进行分析和比对，得出称重结果，同时判断车辆是否超限。

3)对于客运车辆，车型识别以后只进行称重操作，称重后直接放行。

4) 对于货运车辆，进行车型识别后称重，如果当前车辆超限，系统将超限信息发送给系统服务器，同时情报板显示车辆超限信息并播报语音提示，引导车辆进入复检区进行复检称重;如果车牌识别器无法识别车辆信息，如：车牌遮挡、污损等，车牌识别器也将该信息传送给服务器，中心控制器启动前方路侧摄像机对车辆拍照，并将结果提交治超站控制中心，工作人员依据路侧摄像机传回图像对可疑车辆进行拦截。

5)货运车辆进入复检区，静态称重系统对车辆进行精确称重。若确定车辆超限，系统通知工作人员对超限车辆进行处理，并引导车辆进入超限货物中转区或接受其他处理措施;若未超限，则直接放行。

6)针对超限车辆未进入复检区而直接逃逸的，将该车辆信息列入黑名单，并将该车辆信息发送至其他治超站、收费站和监控中心。

4、车辆牌照识别

车辆牌照识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。此项技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、牌照字符的分割与识别等技术，将组成车牌号码的全部字符图像提取出来，并对车牌中的文字、字母和数字进行识别，最后给出真实的车牌号码。目前车牌识别的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。

高速公路收费站在距离超限收费检查站一定距离的地方设置高精度的动态称重系统和车辆牌照识别设备，车型识别系统首先根据车辆各种信息识别车辆类型，在车辆驶过秤台的同时启动牌照识别设备的CCD摄像机，通过图像采集卡采集图像数据，经计算机处理得到车牌号码，根据检测到车型分类计算该车是否超限以及超限的具体数量，并将车型分类、车牌号码、车辆总负荷以及超限数量等数据通过标准接口送往监控中心信息管理系统。并在超限检测收费站与动态称重系统之间设置可变情报板配套设施，将超限车辆的车牌号码、载荷以及超限重量显示在可变情报板上，提示超限的车辆驶入超限收费站进行卸载和交费，而未超限车辆则不需停车。另外，为了防止动态称重系统的精度不够以及超限载荷的卸载，还应在超限检测收费站内设置静态称重的仪器设备，依据检测结果对车辆进行相应的处罚。

5.结论

本文详细的系统的讲述了车辆超限识别系统中的车辆类型识别、车辆称重和牌照识别方法及各自的工作原理与流程，为高速公路无人值守监控超限货运车辆提供了较为系统的方法。解决了当前超限检测耗时耗力的问题。

参考文献：

[1] 牟瑛.车型自动分类识别系统[J].微计算机应用.2006.7

[2] 杨渝，陈瑶，苏昆，刘强，刘心琛.公路路面无人值守超限车辆自动识别系统设计[J].机械与电子.2017.4

[3] 曾江河.基于动态称重的高速公路超载车辆检测系统[J].山西建筑.2012.3

[4] 戚秀真，汪文斌，李娜.一种车辆超限自动检测系统设计[J].现代电子技术.2006

[5] 尹湘源， 刘伟铭， 管丽萍. 自动车型分类系统的研究[J]. 广西交通科技， 2002， 27(4)： 68-70.

作者：陈宗勇 蒋震 袁成科 邓孝均