基于小波變換及支持向量機(jī)的車(chē)型識(shí)別研究.pdf

1、車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別分類(lèi)技術(shù)是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的重要組成部分，它對(duì)特定地點(diǎn)和時(shí)間的車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)，并以之作為交通管理，收費(fèi)，調(diào)度，統(tǒng)計(jì)的依據(jù)。車(chē)型的自動(dòng)分類(lèi)在部分發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)比較成熟的技術(shù)，但由于諸多原因，這些系統(tǒng)在我國(guó)其識(shí)別率等指標(biāo)難以滿足使用要求。要實(shí)現(xiàn)我國(guó)公路收費(fèi)自動(dòng)化，管理規(guī)范科學(xué)化，車(chē)型自動(dòng)識(shí)別的方法的研究勢(shì)在必行。 本文研究的是基于車(chē)型圖像代數(shù)特征的車(chē)型識(shí)別方法。從小波分析理論在圖像處理中的應(yīng)用和SVM在分類(lèi)識(shí)別中的應(yīng)用研究

2、出發(fā)，結(jié)合小波分析以及SVM分類(lèi)算法的特點(diǎn)，提出車(chē)型識(shí)別的特征描述及相應(yīng)提取算法，以提高車(chē)型的檢測(cè)和識(shí)別效率。論文在介紹了車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)的研究背景，以及國(guó)內(nèi)國(guó)外的應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，給出了這項(xiàng)研究的重要意義和前景，對(duì)系統(tǒng)中圖像預(yù)處理、特征提取和識(shí)別方法等環(huán)節(jié)涉及的新算法,新技術(shù)作了一個(gè)比較全面的論述。主要研究了幾個(gè)方面的問(wèn)題：　 1.在不變矩描述的基礎(chǔ)上提出使用相對(duì)矩描述，將相對(duì)矩的描述方法應(yīng)用于車(chē)型輪廓特征的描述，解決了圖像平移，