面向綠色通道檢查的高效車型識(shí)別方法及其GPU-CPU協(xié)同加速計(jì)算.pdf

1、本文選題來(lái)自廣西壯族自治區(qū)科學(xué)技術(shù)廳立項(xiàng)的技術(shù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目“JT-G型集成化綠色通道專用檢查系統(tǒng)”,其目標(biāo)是研制開(kāi)發(fā)一套基于輻射透射成像原理的集成化、全自動(dòng)綠色通道檢查系統(tǒng)。為了避免車輛駕駛室受到輻射,必須實(shí)現(xiàn)駕駛室的安全避讓,以往通過(guò)人為控制放射源快門的方法主觀性太強(qiáng),安全性不好,生成的輻射圖像不夠完整。本文提出了利用車型識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別不同的車型并避讓駕駛室,保障輻射安全,主要研究基于機(jī)器視覺(jué)的車型識(shí)別方法,從應(yīng)用角度設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)ROI定

2、位、特征提取和車型分類,主要工作如下:
　　(1)給出有效的車頭、Logo、散熱器柵格 ROI定位方法,為車型識(shí)別奠定基礎(chǔ)。由于戶外環(huán)境復(fù)雜,ROI定位比較困難,對(duì)于車頭定位,本文將 Gaussians背景建模和形態(tài)學(xué)邊緣結(jié)合,提出了一種滑動(dòng)窗口掃描算法來(lái)準(zhǔn)確提取車頭。對(duì)于Logo定位,針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境特點(diǎn)和“綠通車輛”的車型特點(diǎn)設(shè)計(jì)一種由粗到精的Logo定位算法,關(guān)鍵利用紋理抑制算法和亮斑檢測(cè)及歸一算法來(lái)有效抑制 Logo周圍如散熱

3、器柵格紋理、車窗、雨刷等干擾,解決了以往 Logo定位方法在戶外環(huán)境下準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。對(duì)于散熱器柵格,基于Logo位置和車牌位置可以準(zhǔn)確定位柵格。
　　(2)提出和實(shí)現(xiàn)了基于 Logo識(shí)別的高效車型識(shí)別方法,關(guān)鍵在于利用 Logo識(shí)別縮小車型識(shí)別的范圍。對(duì)于Logo識(shí)別,提取Logo的DCT低頻分量作為特征向量,對(duì)特征向量的維數(shù)選擇進(jìn)行研究,建立SVM模型識(shí)別Logo類別。對(duì)于車型識(shí)別,選擇Logo左側(cè)局部圖像作為ROI并提取其D

4、CT低頻特征,建立SVM模型識(shí)別車型類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于Logo識(shí)別的車型識(shí)別方法得到了97.9％的高識(shí)別準(zhǔn)確率,一次識(shí)別時(shí)間為30ms。
　　(3)以往基于角點(diǎn)特征的車型識(shí)別方法存在的準(zhǔn)確率低,計(jì)算量大的問(wèn)題。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于自適應(yīng)Harris算法的車型識(shí)別方法。關(guān)鍵在于通過(guò)一個(gè)自適應(yīng)函數(shù)和響應(yīng)值排序來(lái)確定角點(diǎn)的數(shù)量,解決了經(jīng)典Harris算法在不同車型、不同環(huán)境下角點(diǎn)數(shù)不一致的問(wèn)題;采用 GPU/CPU協(xié)同加速計(jì)算對(duì)識(shí)