理工学院副院长汪源教授按照理工学院冬季短学期系列讲座的要求，围绕学校五大重点学科“汽车产业数字化”建设主题，做了“智能汽车领域智能感知关键技术”的主题讲座。
智能感知技术是智能网联汽车关键技术之一，它是通过安装在智能汽车上的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等智能传感器，对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行检测和识别的技术，主要应用于先进驾驶辅助系统，如自适应巡航控制系统、车道偏离报警系统、道路保持辅助系统、汽车并线辅助系统、自动刹车辅助系统等，保障智能网联汽车安全、准确到达目的地。
智能感知技术根据对象和目标的不同，可以分为四大类：基于人体分析的感知技术、基于车辆分析的感知技术、基于行为分析的感知技术和基于图像分析的感知技术。其中基于车辆分析的感知技术包括：
1) 车牌识别技术
该技术是利用车辆的动态视频或静态图像通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等手段实现牌照号码、牌照颜色自动识别。
2) 车辆特征提取技术
该技术是采用模式识别的方法，对动态场景中移动目标定位、识别、跟踪,、分析、判断目标特征和行为的技术，实现车辆类型、车身颜色、车标识别、系安全带与否、遮阳板遮挡与否等识别。
应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于车辆分析技术可以查处车辆套牌、打击车辆盗抢、事故逃逸、遏制车辆违法、交通秩序维护、协助查控涉案车辆、特勤任务、协助治安管理。
应用介绍：车辆违停抓拍系统是基于车辆分析技术的典型应用，该系统采用车牌识别技术和车辆特征提取技术，部署于在禁停区、重要路段、各类交通违法行为多发的场所，简化手动抓拍取证业务中的人工干预程度，实现违法行为的自动化取证，提高取证效率，避免处罚纠纷。
CONTENT END
