視頻處理在幾個(gè)智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵算法中的應(yīng)用.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，交通運(yùn)輸越來(lái)越成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)生活中一個(gè)極其重要的因素。建立現(xiàn)代化的智能交通系統(tǒng)可有效解決交通擁擠、阻塞和各種違章?tīng)顩r。車牌識(shí)別系統(tǒng)和公路計(jì)量收費(fèi)系統(tǒng)中違章現(xiàn)象的檢測(cè)就是智能交通系統(tǒng)中的兩個(gè)重要應(yīng)用。本文首先針對(duì)目前車牌識(shí)別系統(tǒng)中存在的關(guān)鍵問(wèn)題——車牌漢字識(shí)別進(jìn)行了研究，提出了一套有效的車牌漢字特征提取和識(shí)別方法，并結(jié)合原有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了整套車牌識(shí)別系統(tǒng)。本文另一部分工作是對(duì)公路計(jì)量收費(fèi)系統(tǒng)中跳磅違章現(xiàn)象進(jìn)行研究，提出了

2、基于光流場(chǎng)技術(shù)的檢測(cè)算法。最后，論文對(duì)智能交通系統(tǒng)中的嵌入式系統(tǒng)做了初步探討。
　　 車牌漢字識(shí)別方面，本文針對(duì)車牌漢字的特點(diǎn)，利用結(jié)構(gòu)方法和統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合的特征提取，采用最小距離分類器進(jìn)行分類識(shí)別。本文首先建立了車牌漢字圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過(guò)灰度化、平滑去噪、二值化、裁剪、歸一化等預(yù)處理后，對(duì)車牌漢字分別進(jìn)行細(xì)化和輪廓提取處理，再利用基于均勻網(wǎng)格或彈性網(wǎng)格的方向像素特征提取車牌漢字的特征向量，最后根據(jù)最小距離分類器進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)

3、驗(yàn)結(jié)果表明該算法運(yùn)算量小，識(shí)別率高，能很好的滿足車牌識(shí)別系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。
　　 公路計(jì)量收費(fèi)系統(tǒng)中違章現(xiàn)象的檢測(cè)方面，本文針對(duì)國(guó)家公路計(jì)量收費(fèi)系統(tǒng)中的違章現(xiàn)象——跳磅，提出采用光流法對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行檢測(cè)。算法主要包括圖像的預(yù)處理，車輛的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和基于光流場(chǎng)的行為分析。其中采用幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，通過(guò)計(jì)算運(yùn)動(dòng)區(qū)域的光流場(chǎng)來(lái)獲得相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，通過(guò)分析具有豎直方向運(yùn)動(dòng)矢量的像素個(gè)數(shù)來(lái)確定車輛的運(yùn)動(dòng)行為，最后通過(guò)連續(xù)的