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1、隨著智慧城市概念的提出,人們對(duì)智能交通中公路標(biāo)牌圖像處理技術(shù)的研究也越來(lái)越深入,但目前針對(duì)公路標(biāo)牌處理用于公路資產(chǎn)監(jiān)管的方法及系統(tǒng)還比較缺乏。本文將OpenCV、Matlab等工具應(yīng)用于圖像處理過(guò)程,同時(shí)結(jié)合點(diǎn)模式匹配等圖像處理算法,構(gòu)建了公路標(biāo)牌預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)模型與實(shí)時(shí)模型,并將定點(diǎn)GPS、定點(diǎn)圖像及實(shí)時(shí)GPS、實(shí)時(shí)圖像等信息分別與上述兩個(gè)模型相關(guān)聯(lián),進(jìn)而基于專(zhuān)家控制算法,實(shí)時(shí)求取可能存在缺陷的公路標(biāo)牌及其實(shí)際地理位置。通過(guò)上述模型的構(gòu)建
2、及相關(guān)處理算法的應(yīng)用,設(shè)計(jì)并建立了一種基于GPS與實(shí)時(shí)圖像處理的公路標(biāo)牌監(jiān)管系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?yàn)檎{(diào)度人員進(jìn)行公路標(biāo)牌資產(chǎn)維護(hù),提供定點(diǎn)、定時(shí)準(zhǔn)確的公路標(biāo)牌日志,進(jìn)而為實(shí)現(xiàn)公路資產(chǎn)狀況的智能監(jiān)管提供可靠保障。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴提出了一種基于GPS與實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)的公路標(biāo)牌監(jiān)管系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案。通過(guò)對(duì)公路標(biāo)牌監(jiān)管系統(tǒng)的功能需求進(jìn)行全面分析與提取,設(shè)計(jì)和歸納了該系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)及功能架構(gòu),進(jìn)而研究和探討了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、定位信息獲
3、取、數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲(chǔ)形式、圖像模式匹配搜索等關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù),并建立了該系統(tǒng)的預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)模型和實(shí)時(shí)模型,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了最佳圖像提取以及圖像與定位信息匹配等相關(guān)算法,進(jìn)一步結(jié)合OpenCV、Matlab等軟件工具開(kāi)展了仿真實(shí)驗(yàn)和原型系統(tǒng)的編程及調(diào)試等工作。⑵設(shè)計(jì)并建立了該系統(tǒng)的預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)模型和實(shí)時(shí)模型,為后續(xù)圖像模式匹配搜索奠定了基礎(chǔ)。由已采集的公路標(biāo)準(zhǔn)GPS和圖像數(shù)據(jù),通過(guò)單序列標(biāo)注方式建立起預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)模型;其次,確定優(yōu)化采樣頻率并通過(guò)公路巡檢操
4、作而自動(dòng)獲取最新實(shí)時(shí)GPS和圖像數(shù)據(jù),通過(guò)雙序列標(biāo)注方式建立實(shí)時(shí)模型。⑶設(shè)計(jì)了圖像與GPS信息的匹配方法,實(shí)現(xiàn)了最佳圖像關(guān)鍵幀的提取,進(jìn)而選擇確定了公路標(biāo)牌圖像的匹配搜索算法。針對(duì)實(shí)時(shí)GPS信息逐條進(jìn)行序列標(biāo)記,依據(jù)性能指標(biāo)確定GPS匹配閾值,結(jié)合實(shí)時(shí)模型數(shù)據(jù)在預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)模型中進(jìn)行GPS匹配搜索,從而實(shí)現(xiàn)最佳圖像關(guān)鍵幀的確定與提取;通過(guò)預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)模型中已采集的圖像提取特征值,建立預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)圖像特征庫(kù);進(jìn)一步結(jié)合已有關(guān)鍵幀進(jìn)行濾波、去噪、
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