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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),交通擁堵、交通事故和環(huán)境污染對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人們生產(chǎn)生活產(chǎn)生了重要的影響。雖然道路運(yùn)輸增長(zhǎng)的需求可以靠提供更多的道路設(shè)施來(lái)滿足,但是在與資源、環(huán)境矛盾日益突出的今天,道路設(shè)施的增長(zhǎng)受到了較大的限制,因此需要尋求新的方法來(lái)解決這一矛盾。建設(shè)HOV(High Occupancy Vehicle,載客數(shù)多的車輛)專用車道便是解決問題的途徑之一。 本研究方案是在車道上方架設(shè)攝像機(jī),對(duì)車輛正面進(jìn)行拍攝并進(jìn)行算法處理,首先定位車輛、
2、進(jìn)而定位車窗、在車窗區(qū)域內(nèi)檢測(cè)乘客臉部從而實(shí)現(xiàn)乘客計(jì)數(shù)。乘客計(jì)數(shù)與車牌識(shí)別算法相結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)HOV車道的自動(dòng)監(jiān)控。本論文進(jìn)行了-兩個(gè)方面的研究。 第一,研究了從拍攝的視頻流中定位車輛并提取汽車車窗的方法,從而大大減少后續(xù)人臉檢測(cè)算法的工作量,提高檢測(cè)速度和準(zhǔn)確度。改進(jìn)了基于自適應(yīng)背景更新的背景差法從視頻流中進(jìn)行車輛定位的算法;改進(jìn)了利用模板匹配檢測(cè)直線、Hough直線檢測(cè)以及積分投影定位車窗的算法。對(duì)實(shí)際快速路上拍攝的視頻流進(jìn)
3、行了算法處理,結(jié)果表明,算法能夠比較準(zhǔn)確地檢測(cè)出車輛并提取出車窗。 第二,研究了車牌識(shí)別算法,包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別。根據(jù)車牌具有豐富邊緣這一特性,使用了邊界特征提取和模糊模板匹配相結(jié)合的算法定位視頻流中車輛的車牌;使用了投影分割結(jié)合自適應(yīng)二值化作為預(yù)處理的方法進(jìn)行車牌字符分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法能夠比較準(zhǔn)確地檢出車牌并分割字符。本文分別利用模板匹配方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌字符識(shí)別做了初步研究,并比較了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)
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