基于圖像識(shí)別的車(chē)型自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng).pdf

1、隨著交通擁擠和堵塞等各種問(wèn)題的日益突出，以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation system，簡(jiǎn)稱(chēng)ITS)得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，其中車(chē)型自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)是重要的一個(gè)分支。論文對(duì)基于圖像識(shí)別的車(chē)型自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng)進(jìn)行了研究。 論文介紹了車(chē)型分類(lèi)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，舉出了幾種目前國(guó)內(nèi)外所采用的車(chē)型自動(dòng)分類(lèi)的方法，并分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)；介紹了基于圖像識(shí)別的車(chē)型分類(lèi)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，歸納了車(chē)型分

2、類(lèi)系統(tǒng)的工作流程、核心問(wèn)題和關(guān)鍵技術(shù)，評(píng)價(jià)了目前存在的車(chē)型分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)、車(chē)輛圖像分割技術(shù)和車(chē)輛特征選取方法的不足之處。 論文采用《收費(fèi)公路車(chē)輛通行費(fèi)車(chē)型分類(lèi)》作為車(chē)型分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)對(duì)背景圖像和車(chē)輛圖像進(jìn)行配準(zhǔn)運(yùn)算，再用背景消減法提取目標(biāo)車(chē)輛。在第一階段的分類(lèi)過(guò)程中，利用改進(jìn)的線(xiàn)求和法提取代表車(chē)輛形狀的特征參數(shù)，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的輸入數(shù)據(jù)，然后得到車(chē)輛的形狀分類(lèi)結(jié)果；在第二階段的分類(lèi)過(guò)程中，根據(jù)形狀分類(lèi)結(jié)果決定是否進(jìn)一步細(xì)分。論