2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,汽車的使用量也節(jié)節(jié)攀升,隨之而來的是更多的交通問題和犯罪率的攀升。在這種背景之下,智能交通的概念就應(yīng)運而生,它利用先進的電子技術(shù)、信息技術(shù)、傳感技術(shù)和系統(tǒng)工程技術(shù)等,來緩解交通的擁擠、保障交通的安全、準(zhǔn)確的檢測可疑車輛等。而其中較好的解決方案是利用視頻進行車輛檢測,通過視頻圖像技術(shù)可以得到圖像信號,進行實時的處理,可以得到許多有用的交通信息。通過視頻圖像處理的方法,既能節(jié)約人力物力,又能更準(zhǔn)確、更有效地發(fā)

2、現(xiàn)可疑車輛。
  通過閱讀大量的國內(nèi)外參考文獻,并對國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀有了基本的掌握之后,本文研究了可疑車輛識別算法,并設(shè)計了一種針對動態(tài)和靜態(tài)圖像的分割、定位及匹配的算法,并在DSP應(yīng)用板中編程實現(xiàn)。本文完成的主要工作如下:
  在算法研究方面,首先分別使用RGB顏色空間、HSV顏色空間、Lab顏色空間和YUV顏色空間進行顏色分割及目標(biāo)圖像的定位;再使用物體最小外接矩形的長寬比算法、直方圖歐氏距離算法和SIFT算法進行可疑目

3、標(biāo)的匹配。確定了適合在DSP評估板中實現(xiàn)的可疑車輛識別算法。
  在硬件實現(xiàn)方面,首先根據(jù)硬件系統(tǒng)的需要利用YUV顏色空間對圖像進行分割;再利用連通域的方法對分割后的圖像進行目標(biāo)的精確定位;最后,采用算法研究中確定的可行算法實現(xiàn)可疑車輛的匹配。算法在CCS集成開發(fā)環(huán)境中,利用C語言編寫完成,在ICETEK-DM6437-B評估板上實現(xiàn)。核心處理器是TMS320DM6437芯片。
  經(jīng)測試表明,該系統(tǒng)可以有效地實現(xiàn)動態(tài)圖像的

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