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车牌定位与车流量检测算法的研究与实现
| 论文题名： | 车牌定位与车流量检测算法的研究与实现 |
| 关键词： | 车牌定位;车流量检测算法;AVS标准;数字图像处理 |
| 摘要： | 近年来，随着城市交通视频监控技术的不断发展，出现了越来越多的视频监控设备，俗称电子眼，对于交通管理人员来说，从交通路口获取的视频图像是最直观的交通信息，操作员虽然可以从视频图像直观的获取现场的交通情况，但是这种信息只是定性的，往往只是起到一个查看/摄像路口路况的作用，加上人力所限，交通视频监控还未达到实时智能分析处理车流数据信息的能力，更谈不上对车流进行分流引导的作用。 粗糙集中对于属性的约简，降低分类的特征属性维度，去除无用知识，减少了分类的空间复杂度，在处理不确定知识方面有很多优越性。本文在基于粗糙集的智能交通视频监控管理平台上对交通系统中车辆信息的获取这一问题进行了的研究和讨论，对车流量检测的算法进行了改进，使之更适应实时道路车辆检测。本文的主要工作如下： 首先，本文对数字图像处理的基本概念，理论做了阐述，并介绍了数字图像的基本处理方法。接着，研究了AVS视频的国家标准，包括AVS的发展历程、AVS的优势和主要特点、体系结构和发展前景。 接着，本文对基于粗糙集的智能交通视频监控管理平台进行了研究，即是在AVS标准下的基于粗糙集的智能交通视频监控管理系统的架构下，包括组成原理、实现和应用。本文是基于DSP平台上对车辆检测和交通信息提取的，在交通视频的获取和压缩传输阶段采用全AVS的标准。在数据分析中引入粗糙集方法约简特征属性，将使属性集合的维度大大降低，同时降低了分类的复杂度，去除了大部分噪声信息。 最后，对车流量检测算法的进行了设计。着重研究了基于数学形态学和虚拟线检测的算法，在此基础之上进行改进并给出了仿真实验的结果。并对全文进行了总结，给出了本文的未来发展方向，展望了良好的应用前景。 |
| 作者： | 胡燕娜 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 叶茂;仇彬 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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