基于計算機視覺的車輛識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)的日益發(fā)展，車輛識別技術(shù)在智能交通監(jiān)控、智能交通信息系統(tǒng)等方面應(yīng)用越來越廣泛。車輛識別包含了運動車輛檢測、車輛型別分類、車輛跟蹤以及車牌識別等內(nèi)容。本文對交通監(jiān)控視頻中的車輛識別相關(guān)技術(shù)進行了研究。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)在對交通視頻監(jiān)控中的運動車輛檢測方法研究的基礎(chǔ)上，本文應(yīng)用眾值對初始化背景的數(shù)據(jù)進行過濾，融合了 NCC與 HSV顏色空間對陰影進行消除，利用投影法對粘連車輛進行分割。
　　(2

2、)本文對自動編碼器在車輛識別中的應(yīng)用進行了研究，分析了自動編碼器特征在車型識別中的性能。在研究的基礎(chǔ)上，融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和稀疏自動編碼器網(wǎng)絡(luò)對車輛提取卷積特征，通過逐層貪婪訓(xùn)練法訓(xùn)練深度卷積自動編碼器網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)車型分類。
　　(3)本文研究了Mean Shift跟蹤算法的基本原理，分析Mean Shift跟蹤算法的優(yōu)缺點并對Mean Shift算法的魯棒性改進進行討論。本文融合了梯度方向直方圖和灰度直方圖特征以增強目標(biāo)模板的描述能