面向眾核平臺(tái)的車輛識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著交通的快速發(fā)展，智能交通系統(tǒng)得到了廣泛的關(guān)注，車型識(shí)別技術(shù)和車輛顏色識(shí)別技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)成為了研究熱點(diǎn)。近年來(lái)，車型識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅猛，它不僅在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，在圖像處理，模式識(shí)別以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域也逐步興起。汽車車身顏色識(shí)別技術(shù)填補(bǔ)了車輛顏色特征信息在智能車輛識(shí)別系統(tǒng)中的空白，補(bǔ)充了車輛識(shí)別技術(shù)的特征信息，對(duì)警方打擊汽車套牌等犯罪行為提供了一定的幫助。
　　本論文主要圍繞車型識(shí)別和車輛顏色識(shí)別展開(kāi)研究。首

2、先研究了車牌定位算法，利用了以HSV顏色空間為基礎(chǔ)的車牌定位算法對(duì)車牌所處的空間位置進(jìn)行定位，之后依據(jù)車臉以及車牌在空間上的位置關(guān)系，采用經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)車臉區(qū)域進(jìn)行定位來(lái)匹配相應(yīng)的車型。本文介紹了基于SIFT算法的圖像匹配方法，提出了雙向匹配的車型匹配方法，提高了車型匹配的準(zhǔn)確率，對(duì)SIFT算法進(jìn)行了并行化設(shè)計(jì)，最后在CUDA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了SIFT算法的并行化，滿足車型匹配的實(shí)時(shí)性要求。在研究車輛顏色識(shí)別技術(shù)時(shí)，本文充分考慮車輛引擎