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套牌车辆的车型识别与检索技术研究
| 论文题名： | 套牌车辆的车型识别与检索技术研究 |
| 关键词： | 套牌车辆;车型识别;车辆检索;光照补偿;SVM分类器 |
| 摘要： | 随着城市建设、汽车工业的发展，我国的机动车数量稳步增长，随之而来的假牌照、套牌照等车辆违法犯罪活动也日益增多。套牌车损害了实际车主的合法权益，给不法分子提供了违法乱纪的工具，给公安机关抓捕肇事逃逸车辆造成了困难，给国家税费、养路费造成了损失。 然而，目前国内对于套牌车辆的查处主要依靠人工识别和群众举报等耗时、低效的方式，不能有效地解决套牌车问题。以此为背景，本文提出了套牌车辆的车型识别与检索技术，实现对套牌车辆的查处，加大对套牌行为的打击力度。 本文通过提取车辆图像的“车脸”部分，训练SVM(Support Vector Machine)模型来进行套牌车型识别;通过提取车辆图像的前景区域，计算前景图像的相似度来实现套牌车辆的检索。对图像的“车脸”以及前景区域的提取，能够过滤掉图像中的大量背景信息，降低计算复杂度，提高系统精度以及效率。 本文对样本集中的“车脸”以及车辆前景图像提取HOG(Histogram of OrientedGradient)特征，采用Adaboost方法训练级联检测器来定位图像中的“车脸”部分和前景区域，并对正午及夜间的图像进行了光照补偿处理以提高检测率。实验结果证明，运用本文的方法能够检测到无牌、车牌遮挡、车牌污损、车牌替换、车牌伪造等套牌车辆的“车脸”及前景区域，为套牌车辆车型识别和检索提供了极大的方便。 在车型识别方面，对于输入图像，提取其“车脸”图像，通过SVM分类器预测“车脸”的车型。本文提出了基于SVM经验阈值二次识别的方法，有效提高了套牌车型识别率，识别率达到92％。在车辆检索方面，本文对输入图像提取车辆前景区域，通过改进后的余弦距离计算图像相似度，提高检索精度。实验表明，本文的套牌车辆检索方法切实可行，能够达到77％的查全率，86％的查准率。 最后，通过套牌车检测试验证明，本文的方法能够对套牌车进行有效检测，准确率高达84％。本文的研究解决了车辆前景提取、套牌车辆车型识别与检索的难题，为套牌车辆管理查处系统的广泛应用奠定了基础。 |
| 作者： | 贾晓 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 傅英亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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