机器视觉专家，Firstsight Vision公司首次采用了一种已获得大家认可的图像处理方法，用于实时车辆识别应用。在第一组应用中，包括摩托车、轿车、出租出、轻型厢式送货车、公共汽车、卡车等在内得车辆都被分辨出。在第二组中，车辆制造商如福特、宝马、梅塞得斯也能够被识别。这两种方法可与牌照识别系统相连接。这套系统曾在2007年1月份举行的英国IIPSEC展览会上进行现场展示。

    这套分析系统综合了MANTO模式识别工具，该工具为Stemmer Imaging Common Vision Blox硬件独立机器视觉工具包的一部分。Manto应用了图像的以下特点：关联性，几何连接，质地和颜色。一种非线性多分辨率过滤器被用来进行独立的图片传输，确定目标物相关特点并将其记录为特征向量。然后由神经网络根据这些基本特征对目标物进行分类。在MANTO 中采用的这种神经技术被称为支持向量机（SVC）。

    在最初进行的针对大概900辆车的成像实验中，分类器对类似车辆进行分类，得到了切实可靠的结果。与通过MANTO得到的结果进行对比，那些数目相对少的被检测车辆，仍需人工对其进行统计并分类。用这种工具进行识别，准确率可达到85％，预测将很可能达到95％。而每次进行分类的可信度在0.5 到 1之间（1为可信度100％）。

    该系统可与任何相机及控制系统结合使用，如：可同智能相机或基于PC的控制系统结合。Firstsight Vision公司可提供用于此类应用的全套相机，包括具有自动调光和突发触发装置的千兆网数字相机，可产生高分辨率交通图像，甚至是在由于室外环境受到天气变动导致灯光环境不稳定的情况下也可获得高质量的图像。

    这些系统的潜在应用有拥堵收费监控及其他道路收费设施，交通车辆停车安全调查和监控。

(中国图像网报道)