基于車載視頻的車輛判別算法研究.pdf

1、隨著汽車數(shù)量的急劇增加，應(yīng)用電子警察系統(tǒng)實施科技執(zhí)法成為必然趨勢。在查處違規(guī)占道、違規(guī)停車、未年檢車輛和套牌車輛等應(yīng)用中，基于車載視頻的車輛判別技術(shù)是電子警察系統(tǒng)的重要部分。
　　 本文對基于車載視頻的車輛判別算法進行了研究，主要包括車道線檢測算法，移動車牌識別中的車牌定位算法、基于車牌顏色的車型判別算法、車牌字符分割與識別算法。主要工作如下:
　　 給出了改進的基于Hough變換的車道線檢測算法。在感興趣區(qū)域邊緣檢測后

2、，用橫向掃描窗口掃描去除橫向邊緣，減少候選點。限定Hough變換極角范圍檢測直線，對檢測到的直線通過斜率約束條件提取準確的左右車道線。實驗表明該算法可以在路面有較多干擾時準確檢測出車道線。
　　 給出了基于連通域分析和紋理特征分析的移動車牌定位方法。首先預(yù)處理得到若干連通域，利用車牌的外部輪廓特征篩選出車牌候選區(qū)域;然后利用車牌內(nèi)部字符邊緣跳變特征和垂直投影分布特征進一步得到準確的車牌。實驗結(jié)果表明，在不確定圖像中車牌數(shù)量的情況

3、下能準確提取出車牌，定位準確率為94.85％。
　　 給出了基于車牌顏色的車型判別算法，通過車牌顏色信息判別車輛類型。利用車牌主信息為底色信息的先驗知識，二值化處理初步將車牌分為黑、藍和黃、白兩類。再利用車牌顏色在HSI空間的特征分布，進一步判別出車牌顏色。該算法判別準確率為89.67％。
　　 給出了改進的基于投影法的字符分割算法并采用形狀上下文法識別字符。首先通過水平投影去除上下邊界，左右邊框根據(jù)字符的寬度信息來去除