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文檔簡介
1、智能交通系統(tǒng)(ITS,Intelligent Transportation System)是世界上交通運輸科學(xué)技術(shù)的前沿,國際上公認(rèn)的ITS的服務(wù)領(lǐng)域有:先進的交通管理系統(tǒng)、出行信息服務(wù)系統(tǒng)、商用車輛運營系統(tǒng)、電子收費系統(tǒng)、公共交通運營系統(tǒng)、應(yīng)急管理系統(tǒng)、先進的車輛控制系統(tǒng)。車型的自動識別是智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),無論是在交通監(jiān)控領(lǐng)域,還是在道橋、高速公路以及停車場的全自動收費領(lǐng)域,都有著重要和廣泛的應(yīng)用。 本文主要研究了基于
2、視頻的車型自動識別系統(tǒng),系統(tǒng)通過對攝像機采集的視頻圖像進行運動車輛檢測分割、特征提取與選擇、模式識別等處理,達到實時車型識別。本文的主要工作和研究成果如下:(1)研究了現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)和算法,分析了車輛檢測的主要方法,并在幀間差分法的基礎(chǔ)上提出了一種有效的雙幀差和的車輛檢測方法,該方法簡單、運算量小、抗干擾能力強;(2)針對基于視頻的車型識別中可能出現(xiàn)的并行車輛現(xiàn)象,給出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)標(biāo)注連通分量的并行車輛檢測與分割算法;(3)
3、在車型的特征提取中,鑒于偽Zernikel矩除了具有旋轉(zhuǎn)不變性外,還具有對噪聲不敏感的特性,能夠較好地表達圖像的特征的優(yōu)點,在傳統(tǒng)的提取車長、車寬以及長寬比等特征的基礎(chǔ)上增加了車輛的偽Zernike矩特征,實驗結(jié)果表明增加該特征能夠提高車型識別的正確識別率;(4)研究了模式識別技術(shù)的基本理論和主要方法,在對比分析的基礎(chǔ)上給出了一種基于最小二乘支持向量機的車型識別方法。 仿真實驗結(jié)果表明,本文提出的基于視頻的車型識別方法,識別率和
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