孟玉

上海第二工业大学 上海 201209

引言

中国改革开放后，社会经济得到了快速发展，很多地区朝着城市化与汽车化的方向发展，城市的交通资源越来越紧张。路上车辆越来越多，导致越来越多的城市发生拥堵事件，交警对车辆的指挥越来越困难，尤其是对一些特殊车辆不能做到及时有效的调度。关于救护车被堵在车流中无法动弹。导致人员得不到及时治疗的新闻报道屡见不鲜。由于道路交通的复杂，以及交通信号灯的影响，交警部门也很难做出准确的处理。基于此，本文通过研究对比当下适合救护车辆识别方法的优缺点，找出救护车辆识别的最优解。

车辆识别的任务是确定该车辆属于哪一种类别。根据提取特征的不同。我们把它分为颜色、车型、车牌、车标的识别等等。本文将救护车辆识别发展分为三个阶段：物理识别阶段、浅层学习阶段、深度学习阶段[1]。

1 基于物理参数的救护车辆的识别

基于物理参数的车辆识别技术是最早的识别车辆的技术，一般都需要硬件的支持。它主要是识别出车辆的车型，救护车的车型与一般汽车和卡车不同。根据车型判断识别出车辆是否为救护车。目前主要有基于地感线圈检测方法，基于红外激光技术检测方法，基于声表面波的车辆检测技术。地感线圈的检测方法，需要提前在地下填埋线圈，当车辆从线圈上通过时，因为各种车型的材质分布的不同，从线圈上得到的反馈信息也不同，从而可以判断出该车辆是否为救护车辆。……