基于視頻的車標(biāo)檢測識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、車輛識(shí)別系統(tǒng)主要是由汽車牌照識(shí)別和汽車類型識(shí)別兩大核心技術(shù)構(gòu)成，它在智能交通領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和模式識(shí)別等交叉學(xué)科研究的熱門課題，因此對相關(guān)技術(shù)的研究正受到普遍關(guān)注。在本文中主要側(cè)重于對汽車標(biāo)志的定位和識(shí)別進(jìn)行研究，提出了解決以上技術(shù)中相應(yīng)問題的理論方法，并在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了其有效性。本文研究的主要內(nèi)容有： (1)汽車標(biāo)志定位算法的研究：汽車牌照具有較鮮明的紋理特征和規(guī)則的形狀，而各種汽車標(biāo)志的紋理特

2、征和形狀、大小都不相同，采用常規(guī)的相關(guān)匹配定位算法會(huì)消耗大量的計(jì)算時(shí)間，因此汽車標(biāo)志的定位問題已成為車標(biāo)識(shí)別技術(shù)在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中應(yīng)用的瓶頸。為了解決這些問題，本文采用了一種快速且魯棒性較高的車標(biāo)定位方法。它充分利用了車牌位置信息，根據(jù)車標(biāo)與車牌和車頭的位置關(guān)系，以及車頭對稱性等先驗(yàn)知識(shí)，通過OTSU二值化算法投影定位車頭及其中軸，進(jìn)而粗分割出車標(biāo)；然后，通過自適應(yīng)形態(tài)學(xué)濾波并結(jié)合模板匹配，就可以精確的定位出車標(biāo)。 (2)汽車標(biāo)志識(shí)別

3、算法研究：車標(biāo)定位后，車標(biāo)識(shí)別就成為2-D圖行的識(shí)別問題。但是由于受光照、噪聲、形狀相似、部分遮擋的影響，常規(guī)的2D形狀識(shí)別算法難以達(dá)到滿意結(jié)果。為了提高識(shí)別準(zhǔn)確率，本文采用了一種模板匹配和特征匹配相結(jié)合的車標(biāo)識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了以上方法具有較高的識(shí)別率。 本課題以計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，針對運(yùn)動(dòng)車輛識(shí)別系統(tǒng)中的車型識(shí)別(特別是車標(biāo)識(shí)別)等問題展開研究，不僅對采用了一套解決實(shí)際問題的方法，還提出了解決目標(biāo)識(shí)