基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車輛識(shí)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(shí)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(lái)越廣泛。車輛識(shí)別包含了運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)、車輛型別分類、車輛跟蹤以及車牌識(shí)別等內(nèi)容。本文對(duì)交通監(jiān)控視頻中的車輛識(shí)別相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　(1)在對(duì)交通視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)方法研究的基礎(chǔ)上，本文應(yīng)用眾值對(duì)初始化背景的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，融合了 NCC與 HSV顏色空間對(duì)陰影進(jìn)行消除，利用投影法對(duì)粘連車輛進(jìn)行分割。
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2、)本文對(duì)自動(dòng)編碼器在車輛識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，分析了自動(dòng)編碼器特征在車型識(shí)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(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛提取卷積特征，通過(guò)逐層貪婪訓(xùn)練法訓(xùn)練深度卷積自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)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(diǎn)并對(duì)Mean Shift算法的魯棒性改進(jìn)進(jìn)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(qiáng)目標(biāo)模板的描述能