交通對象識別關鍵技術研究.pdf

1、對象識別是計算機視覺一個重要分支，對象識別在智能機器人、智能交通監(jiān)控、和智能家居中都有著重要的應用。交通對象識別是智能交通和無人駕駛研究領域內(nèi)的重點和難點，它主要通過計算機視覺完成對道路上車輛和行人的識別。因為交通對象識別對系統(tǒng)的時實性要求比較高，特別是在車輛遮擋時大大增加了識別的難度。
　　本文在研究對象識別的基礎上研究了交通對象識別的幾個關鍵技術，主要研究內(nèi)容如下：
　　第一章重點概括了本研究課題的研究目的和意義，并從國

2、內(nèi)和國外兩個方面闡述了，交通對象識別的研究現(xiàn)狀。
　　第二章主要研究了圖像處理基本算法，包括幾種常用的顏色空間模型、空間和頻率濾波，以及學用的兩種圖像特征LBP特征和Sift特征的原理與提取算法。
　　第三章主要研究了基于Haar分類器的車輛識別算法，其中重點分析了強弱分類器的算法原理和Haar分類器的組成原理，并利用積分圖方法快速計算圖像的Haar-like特征，最后給出了Haar分類器識別車輛的檢測結(jié)果。
　　第四

3、章主要研究了視頻中運動車輛的檢測算法，其中主要介紹了單高斯背景建模法和混合高斯背景建模法，并指出混合高斯背景建模法存在的一些問題，給出了改進的措施，在最后給出了利用混合高斯背景建模和改進行的混合高斯背景建模檢測動車車輛的對比結(jié)果和相關數(shù)據(jù)的分析。
　　第五章主要研究了交通對象中行人的識別算法，其中主要研究了Hog特征和SVM的算法原理，并提出利用雙重分類器識別行人的方法，在最后給出了雙重分類器的識別結(jié)果和Opencv自帶Hog識別