面向綠色通道檢查的高效車型識別方法及其GPU-CPU協(xié)同加速計算.pdf

1、本文選題來自廣西壯族自治區(qū)科學技術(shù)廳立項的技術(shù)開發(fā)項目“JT-G型集成化綠色通道專用檢查系統(tǒng)”,其目標是研制開發(fā)一套基于輻射透射成像原理的集成化、全自動綠色通道檢查系統(tǒng)。為了避免車輛駕駛室受到輻射,必須實現(xiàn)駕駛室的安全避讓,以往通過人為控制放射源快門的方法主觀性太強,安全性不好,生成的輻射圖像不夠完整。本文提出了利用車型識別技術(shù)自動識別不同的車型并避讓駕駛室,保障輻射安全,主要研究基于機器視覺的車型識別方法,從應用角度設計和實現(xiàn)ROI定

2、位、特征提取和車型分類,主要工作如下:
　　(1)給出有效的車頭、Logo、散熱器柵格 ROI定位方法,為車型識別奠定基礎(chǔ)。由于戶外環(huán)境復雜,ROI定位比較困難,對于車頭定位,本文將 Gaussians背景建模和形態(tài)學邊緣結(jié)合,提出了一種滑動窗口掃描算法來準確提取車頭。對于Logo定位,針對現(xiàn)場環(huán)境特點和“綠通車輛”的車型特點設計一種由粗到精的Logo定位算法,關(guān)鍵利用紋理抑制算法和亮斑檢測及歸一算法來有效抑制 Logo周圍如散熱

3、器柵格紋理、車窗、雨刷等干擾,解決了以往 Logo定位方法在戶外環(huán)境下準確率低的問題。對于散熱器柵格,基于Logo位置和車牌位置可以準確定位柵格。
　　(2)提出和實現(xiàn)了基于 Logo識別的高效車型識別方法,關(guān)鍵在于利用 Logo識別縮小車型識別的范圍。對于Logo識別,提取Logo的DCT低頻分量作為特征向量,對特征向量的維數(shù)選擇進行研究,建立SVM模型識別Logo類別。對于車型識別,選擇Logo左側(cè)局部圖像作為ROI并提取其D

4、CT低頻特征,建立SVM模型識別車型類別。實驗結(jié)果表明,基于Logo識別的車型識別方法得到了97.9％的高識別準確率,一次識別時間為30ms。
　　(3)以往基于角點特征的車型識別方法存在的準確率低,計算量大的問題。本文設計并實現(xiàn)了基于自適應Harris算法的車型識別方法。關(guān)鍵在于通過一個自適應函數(shù)和響應值排序來確定角點的數(shù)量,解決了經(jīng)典Harris算法在不同車型、不同環(huán)境下角點數(shù)不一致的問題;采用 GPU/CPU協(xié)同加速計算對識