交通場(chǎng)景圖像中車輛檢測(cè)和分類研究.pdf

1、汽車保有量的逐年增加，攝像頭的大量應(yīng)用，使得交通場(chǎng)景中車輛的自動(dòng)化管理已經(jīng)成為一大難題。交通場(chǎng)景圖像中車輛檢測(cè)和分類技術(shù)是解決這一問(wèn)題的重要手段，論文選題具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。論文主要工作如下:
　　1.給出了一種針對(duì)車輛的隱藏變量部件模型訓(xùn)練方法。基于隱藏變量支持向量機(jī)，對(duì)每類車型都分別訓(xùn)練了隱藏變量部件模型用于車輛檢測(cè)，模型包含三個(gè)部分：主模型、部件模型及部件空間位置關(guān)系。車輛模型不僅可以從整體上描述車輛的外觀輪廓

2、信息，還可以從細(xì)節(jié)上描述車輛的部件輪廓信息。實(shí)驗(yàn)表明，訓(xùn)練得到的各類車輛模型可以有效的在交通場(chǎng)景圖像中檢測(cè)出車輛的位置。
　　2.給出了一種基于隱藏變量部件模型的車輛分類方法。用訓(xùn)練得到的各類車輛模型分別檢測(cè)交通場(chǎng)景圖像，選擇響應(yīng)值最大模型的檢測(cè)結(jié)果提取車輛圖像區(qū)域。在提取的車輛圖像區(qū)域中用所有類別模型進(jìn)行模型配準(zhǔn)，找到最佳的、可以代表各類車型特征的主模型及部件模型位置，能夠最大程度的反應(yīng)車輛的獨(dú)有信息，具有較大的區(qū)分度。提取所有