基于視頻技術的汽車車型識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著國家實力的快速提高，城市化持續(xù)推進，人民可支配收入的持續(xù)上漲，2014年底中國機動車保有量達到2.64億，躍居全球第二位。在方便資源配置、人們出行的同時，也帶來了日益嚴重的交通問題。道路擁堵、管理混亂、交通環(huán)境惡化的狀況越來越引起社會和政府的重視，迫切尋求一種更為快速、高效、實用的道路管理方式，智能交通系統(tǒng)(ITS，Intelligent Transportation System)應運而生并取得飛速發(fā)展。
　　汽車車型識別系

2、統(tǒng)是ITS的重要組成部分，為交通管理提供了大量的數(shù)據(jù)支撐。相對于傳統(tǒng)的配備射頻裝置、利用電磁感應等方法，論文采用的基于視頻的圖像處理技術不僅安裝方便，更新簡單，而且可以獲得更加豐富的道路信息。通過對圖像處理檢測技術的研究，論文設計出一套自動識別汽車車型的實時判別系統(tǒng)。論文主要工作有以下三部分：
　?。?）分割目標車輛：針對背景法提取目標模糊，幀差法容易出現(xiàn)空洞、改變形狀，光流法計算復雜等情況，本文提出優(yōu)化的高斯模型檢測算法，構建基

3、于時域和空域的背景模型，并對傳統(tǒng)迭代分割法進行改進，選取合適閾值消除陰影，避免出現(xiàn)獲得的目標區(qū)域大于車輛本身的情況。
　?。?）針對單一特征難以完善表述車輛信息并加以區(qū)分的問題，本文選取紋理圖像的熵、邊緣密度、面積，長寬比特征來描述車輛圖像，作為車輛圖像的分類特征。
　　（3）介紹了模式識別和支持向量機，提出優(yōu)化的二叉樹向量機分類方法，并用其對樣本進行訓練，確定可分性測度后，優(yōu)先判別出容易區(qū)分的類別，并根據(jù)交叉驗證法選擇合適