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文檔簡介
1、如今,ETC系統(tǒng)被廣泛的應(yīng)用到許多城市和地方,但是有些司機(jī)通過覆蓋,改變或者隱藏車牌躲避檢測,以達(dá)到不繳費(fèi),或少繳費(fèi)的目的。為了解決車輛司機(jī)躲避支付通行費(fèi)的不法行為,本文研究了一種根據(jù)車輛外部輪廓來識別車型的方法。具體來說,通過正對車輛的攝像機(jī)和車道側(cè)面的攝像機(jī)分別采集車輛正面和側(cè)面圖像,從正面和側(cè)面圖像中提取車輛的幾何特征,矩特征和輪廓特征構(gòu)成特征向量作為支持向量機(jī)的輸入,從而實(shí)現(xiàn)對大型車和小型車的識別。并在提取車輛輪廓特征時(shí)提出了把
2、擋風(fēng)玻璃傾斜角作為關(guān)鍵特征的觀點(diǎn)。本文所做的工作分為以下幾個(gè)部分:
(1)首先對視頻圖像序列幀進(jìn)行彩色圖像預(yù)處理,用到了圖像尺寸格式歸一化,圖像灰度化,圖像增強(qiáng),二值化,圖像形態(tài)學(xué)。
(2)其次針對復(fù)雜背景難去除的問題,使用了背景差分法在監(jiān)控視頻中檢測目標(biāo)車輛,并使用二階微分算子中的Log算子進(jìn)行邊緣檢測,得到了完整的車輛輪廓。
(3)特征提取和車型分類是本文研究的重點(diǎn)。車輛幾何特征是通過掃描算法和投影算法
3、得到的;車輛矩特征是通過計(jì)算Hu學(xué)者提出的平移,旋轉(zhuǎn)和比例尺度變化下的七個(gè)不變量得到的;本文的輪廓特征主要指擋風(fēng)玻璃傾斜角度,這個(gè)特征也是本文提出的要作為支持向量機(jī)輸入向量中的一個(gè)關(guān)鍵特征值。
(4)最后通過四組對比實(shí)驗(yàn)測試和訓(xùn)練支持向量機(jī),并結(jié)合交叉驗(yàn)證思想對測試過程和訓(xùn)練過程進(jìn)行改進(jìn)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文提出的把擋風(fēng)玻璃傾斜角度作為車輛的一個(gè)關(guān)鍵特征值構(gòu)成特征向量,輸入到支持向量機(jī)中,平均識別準(zhǔn)確率能達(dá)到87.6
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