基于SURF算子的車型識(shí)別方法.pdf

1、智能交通中的車型識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代化城市、公路交通的重要組成部分。它主要應(yīng)用在城市道路交通狀況監(jiān)控、園區(qū)與停車場(chǎng)管理以及高速公路收費(fèi)等領(lǐng)域。利用圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別等技術(shù)的車型識(shí)別系統(tǒng)，能夠在實(shí)際應(yīng)用中提取豐富的車輛信息，具有檢測(cè)范圍廣而且安裝容易等優(yōu)點(diǎn)，是近些年來的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于SURF算子的車型識(shí)別算法。本算法的特點(diǎn)是能提取到詳細(xì)的車型(VehicleManufacturerandModel)信息，能夠

2、滿足實(shí)際的識(shí)別要求，可以應(yīng)對(duì)圖像尺度不同所帶來的干擾，而且對(duì)于光照變化和天氣條件改變具有很好的魯棒性。
　　本算法共包括三個(gè)部分:車牌的定位;汽車關(guān)鍵區(qū)域的分割;車型特征的提取與識(shí)別。
　　(1)車牌定位，本文采用的車牌定位算法基于Sobel邊緣檢測(cè)算子。本方法首先通過Sobel算子來實(shí)現(xiàn)汽車灰度圖像的邊際特征提取;接下來采用閾值化圖像分割算法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理;然后通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算對(duì)閾值化分割后的二值圖像進(jìn)行處理，得到

3、車牌的備選區(qū)域;最后根據(jù)車牌特征去除掉虛假車牌，得到精確的車牌定位。
　　(2)汽車關(guān)鍵區(qū)域分割，本文將前一步得到的車牌位置作為基準(zhǔn)位置，據(jù)此定義汽車關(guān)鍵區(qū)域的范圍及相關(guān)參數(shù)，并且簡(jiǎn)要分析了選擇該區(qū)域作為關(guān)鍵區(qū)域的原理以及由此而帶來的優(yōu)勢(shì)。
　　(3)特征提取與識(shí)別，本文在比較多種圖像特征后，選取SURF描述子來表征圖像。基于SURF算子實(shí)現(xiàn)的車型識(shí)別算法具有良好的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，而且對(duì)于光照的變化具有魯棒性。在識(shí)別