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基于视频分析的车标识别方法研究
| 论文题名： | 基于视频分析的车标识别方法研究 |
| 关键词： | 视频分析;车标识别;定位精度;图像匹配 |
| 摘要： | 本文对车型识别技术进行了系统的研究，侧重对汽车标志的精确定位以及车标识别方法研究，提出了解决以上技术中相应问题的理论方法，并在实验中验证了其有效性。本文研究的主要内容有： （1）车标定位相关技术方法的研究：车标定位是典型的目标检测和定位技术，在自动目标识别系统中，目标的定位精确程度是目标正确识别的关键和前提。汽车牌照有比较鲜明的纹理特征和相对规则的形状，而汽车标志的纹理特征、形状和大小都不相同，如果采用常规的匹配定位算法将会消耗大量计算时间，因此如何进行汽车标志的定位，这个问题已成为车标识别技术在实时系统中进行应用的瓶颈。本文提出了从粗到精的车标定位算法：汽车车标大多处于汽车的中轴线，基于此特点，本文提出了从粗到精的车标定位方法，包括车头定位，中轴定位，车标粗定位，车标精确定位。 （2）车标识别相关技术方法的研究：目前国内外学者侧重于车牌识别以及通过研究车辆外形、大小、颜色的识别来实现车辆类型的粗分类，对汽车品牌的识别研究还相对较少。车标的识别关键在于提取出车标的主要特征，并且选择合适的分类方法对车标特征进行分类识别。由于车标受到光照、噪声、拍摄角度的影响，常规的辨识算法难达到满意结果。本文提出基于SIFT特征的车标辨识算法，并结合模板匹配和特征匹配，大大提高了汽车标志辨识的准确率。SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）是目前图像匹配领域中最活跃的算法之一。SIFT特征对于图像缩放、平移和旋转都具有良好的不变性，对于光照变化和仿射变换或三维投影也具有一定的鲁棒性。由于SIFT特征的不变性优势，SIFT算法被广泛应用到图像匹配领域。实验结果证明本文的算法对实际拍摄的视频图像的定位率为96％，本文采用的技术是合理的，具有较大的理论意义和实用价值。 |
| 作者： | 邱敏 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 王胜科 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国海洋大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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