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文檔簡介
1、車輛匹配是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,其在停車場智能管理、道路監(jiān)控、高速路自動(dòng)收費(fèi)、超時(shí)停車檢測、以及高速公路服務(wù)區(qū)、停車場等場所的出入口車輛比對等處都有著廣泛的應(yīng)用前景。車輛匹配基于圖像匹配技術(shù),現(xiàn)在的圖像匹配算法的研究相對比較成熟,但是準(zhǔn)確、快速乃至實(shí)時(shí)并且能夠適應(yīng)車輛特征和交通環(huán)境的車輛匹配問題仍未得到很好的解決。
本文旨在研究一種實(shí)時(shí)的車輛匹配算法,在應(yīng)對交通環(huán)境中車輛尺度變化、角度變化、亮度變化、遮擋、鏡頭畸變等
2、挑戰(zhàn)的同時(shí)能夠?qū)崟r(shí)的進(jìn)行車輛匹配。本文基于隨機(jī)蕨算法,在快速定位“車臉”的前提下對車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配。本文的主要研究內(nèi)容如下:
1.研究圖像匹配的經(jīng)典算法。分析和總結(jié)了圖像匹配的關(guān)鍵要素,匹配流程及匹配分類。重點(diǎn)研究了基于特征匹配的特征點(diǎn)提取算法和特征點(diǎn)匹配策略以及它們的優(yōu)缺點(diǎn),并分析它們在實(shí)時(shí)車輛匹配中的可行性。
2.快速“車臉”區(qū)域定位。為了減少復(fù)雜交通背景對車輛匹配的影響,本文結(jié)合車輛區(qū)域定位與車牌快速定
3、位,對包含車輛大部分顯著特征的“車臉”區(qū)域進(jìn)行定位,加快了匹配速度,提升了匹配性能。
3.用隨機(jī)蕨算法進(jìn)行實(shí)時(shí)車輛匹配。該算法將匹配問題轉(zhuǎn)化為分類問題,將運(yùn)算量大的部分轉(zhuǎn)移到分類器訓(xùn)練過程中。本文研究分析了FAST角點(diǎn)檢測算法與Lepetit提出的快速特征點(diǎn)檢測算法,結(jié)合車輛圖片的特征,提出了一種快速多尺度特征點(diǎn)檢測算法。離線訓(xùn)練階段,產(chǎn)生大量的虛擬圖對分類器進(jìn)行訓(xùn)練,在線運(yùn)行階段檢測特征點(diǎn)并將這些特征點(diǎn)所在的區(qū)域塊放到分
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