基于視頻的車輛信息提取與檢索技術研究.pdf

1、基于視頻的車輛信息提取與檢索技術在當代交通監(jiān)控領域具有非常重要的意義，在智能交通、數字化城市等方面均有廣闊的應用前景。本文主要基于卡口采集視頻進行研究，實現(xiàn)了車輛檢測、車輛特征信息提取、車輛檢索、數據查詢等功能，主要包括以下幾個方面:
　　(1)車輛檢測技術研究。針對視頻背景復雜多變的情況，提出了一種改進均值法的背景提取方法，并且不斷更新，使背景精確穩(wěn)定，在提高算法效果的同時保證實時性。本文采用基于輪廓的車輛檢測方法，使用背景差分

2、、鏈碼分割、凸包優(yōu)化的方法提取車輛輪廓，進而檢測出車輛。由于本文采用全局檢測的方法，能夠檢測不同方向行駛的車輛，適應性更廣。
　　(2)車輛信息提取技術研究。研究了顏色提取和車型識別技術，通過Haar變換獲取包含顏色信息的低頻區(qū)域，將RGB空間轉換為HSI顏色空間，提取顏色直方圖，再結合BP神經網絡獲取車輛顏色。根據視頻中提取的車輛面積周長等屬性，結合HOG特征、SVM分類器識別車型。
　　(3)車輛檢索算法研究。研究基于圖

3、片特征的車輛檢索，針對SIFT特征不具有對稱不變性的問題，對SIFT特征進行改進，形成了ISIFT特征，該特征保留了SIFT的優(yōu)點并具有對稱不變性，同時討論了減少特征點錯誤匹配的方法。針對檢索速度較慢的問題，本文研究了pHash特征，并將其和ISIFT結合，提升某些情況下的檢索速度。
　　(4)軟件設計與實現(xiàn)。以上述研究的算法為基礎，設計并實現(xiàn)了車輛特征信息提取與管理軟件，實現(xiàn)了基于視頻的車輛檢測、信息提取、數據庫管理、圖像檢索等