基于視頻的車型識別方法的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展，汽車數(shù)量也在迅猛的增加，交通管理面臨著巨大的壓力。智能交通系統(tǒng)是未來交通系統(tǒng)發(fā)展的主方向，必定成為解決交通問題的最佳方案。車型識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的核心部分，被廣泛應(yīng)用于公路自動收費管理系統(tǒng)、電子警察和停車場治安監(jiān)管等方面，對車輛有效的管理具有重大的意義。
　　本課題以車型識別作為研究對象，在分析了交通卡口視頻監(jiān)控的基礎(chǔ)上，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)建立了車型識別系統(tǒng)。本課題完成的主要工作有:
　　(1)

2、圖像預(yù)處理部分:針對卡口監(jiān)控圖像特點，提出了圖像濾波和圖像增強的圖像預(yù)處理方法:針對卡口監(jiān)控中車輛經(jīng)常暴露在強烈陽光下，容易產(chǎn)生“白線”噪聲，提出基于改進的自適應(yīng)滑動窗口的中值濾波算法;針對圖像光照不足，圖像對比度低的問題，提出了一種改進的直方圖均衡化處理的圖像增強算法。通過實驗表明，該圖像的預(yù)處理算法在保留圖像邊緣信息的前提下，可以去除圖像的噪聲，增強圖像的對比度，為后續(xù)實驗建立了基礎(chǔ)。
　　(2)目標車輛檢測與提取部分:提出了

3、一種快速而又準確的背景建模算法，該算法可以對監(jiān)控視頻迅速建立背景模型及時做出背景更新;另外，本文根據(jù)監(jiān)控視頻的特點，提出了一種改進的虛擬線圈法抓拍運動車輛的方法。通過實驗表明，該算法具有計算量小、速度快和準確性高的特點。
　　(3)車型識別部分:針對卡口監(jiān)控圖像中車輛會產(chǎn)生陰影的問題，提出了一種改進的顏色空間方法檢測車輛陰影的算法。通過實驗表明，該算法能準確的檢測到車輛陰影區(qū)域。另外，本文提出了一種利用分割出的面積來對車型進行分類

4、的方法。通過實驗表明，該算法可以準確的對車型進行分類。
　　(4)車標識別部分:針對車標的位置不固定、形狀不統(tǒng)一造成的車標定位困難的問題，本文提出了一種由粗到精的定位方法。通過實驗表明，該算法定位到的車標位置準確;另外，本文提出了一種基于歐氏距離和Hu矩的車標識別算法。通過提出車標的形狀特征，來對車標進行識別。通過實驗表明，該算法車標識別率高。
　　(5)開發(fā)了基于C#的車型設(shè)別及車標識別軟件系統(tǒng)。通過對卡口監(jiān)控視頻進行測試