基于視頻分析的車標(biāo)識(shí)別方法研究.pdf

1、本文對(duì)車型識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，側(cè)重對(duì)汽車標(biāo)志的精確定位以及車標(biāo)識(shí)別方法研究，提出了解決以上技術(shù)中相應(yīng)問題的理論方法，并在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了其有效性。本文研究的主要內(nèi)容有：
　?。?）車標(biāo)定位相關(guān)技術(shù)方法的研究：車標(biāo)定位是典型的目標(biāo)檢測(cè)和定位技術(shù)，在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中，目標(biāo)的定位精確程度是目標(biāo)正確識(shí)別的關(guān)鍵和前提。汽車牌照有比較鮮明的紋理特征和相對(duì)規(guī)則的形狀，而汽車標(biāo)志的紋理特征、形狀和大小都不相同，如果采用常規(guī)的匹配定位算法將會(huì)消

2、耗大量計(jì)算時(shí)間，因此如何進(jìn)行汽車標(biāo)志的定位，這個(gè)問題已成為車標(biāo)識(shí)別技術(shù)在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用的瓶頸。本文提出了從粗到精的車標(biāo)定位算法：汽車車標(biāo)大多處于汽車的中軸線，基于此特點(diǎn)，本文提出了從粗到精的車標(biāo)定位方法，包括車頭定位，中軸定位，車標(biāo)粗定位，車標(biāo)精確定位。
　　（2）車標(biāo)識(shí)別相關(guān)技術(shù)方法的研究：目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者側(cè)重于車牌識(shí)別以及通過研究車輛外形、大小、顏色的識(shí)別來實(shí)現(xiàn)車輛類型的粗分類，對(duì)汽車品牌的識(shí)別研究還相對(duì)較少。車標(biāo)的識(shí)別關(guān)鍵

3、在于提取出車標(biāo)的主要特征，并且選擇合適的分類方法對(duì)車標(biāo)特征進(jìn)行分類識(shí)別。由于車標(biāo)受到光照、噪聲、拍攝角度的影響，常規(guī)的辨識(shí)算法難達(dá)到滿意結(jié)果。本文提出基于SIFT特征的車標(biāo)辨識(shí)算法，并結(jié)合模板匹配和特征匹配，大大提高了汽車標(biāo)志辨識(shí)的準(zhǔn)確率。SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不變特征變換）是目前圖像匹配領(lǐng)域中最活躍的算法之一。SIFT特征對(duì)于圖像縮放、平移和旋轉(zhuǎn)都具有良好的不變性，對(duì)于光照變