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基于视频技术的汽车车型识别系统研究
| 论文题名： | 基于视频技术的汽车车型识别系统研究 |
| 关键词： | 智能交通;高斯模型;纹理特征;轮廓提取;二叉树支持向量机;视频技术;车型识别 |
| 摘要： | 随着国家实力的快速提高，城市化持续推进，人民可支配收入的持续上涨，2014年底中国机动车保有量达到2.64亿，跃居全球第二位。在方便资源配置、人们出行的同时，也带来了日益严重的交通问题。道路拥堵、管理混乱、交通环境恶化的状况越来越引起社会和政府的重视，迫切寻求一种更为快速、高效、实用的道路管理方式，智能交通系统(ITS，Intelligent Transportation System)应运而生并取得飞速发展。 汽车车型识别系统是ITS的重要组成部分，为交通管理提供了大量的数据支撑。相对于传统的配备射频装置、利用电磁感应等方法，论文采用的基于视频的图像处理技术不仅安装方便，更新简单，而且可以获得更加丰富的道路信息。通过对图像处理检测技术的研究，论文设计出一套自动识别汽车车型的实时判别系统。论文主要工作有以下三部分： （1）分割目标车辆：针对背景法提取目标模糊，帧差法容易出现空洞、改变形状，光流法计算复杂等情况，本文提出优化的高斯模型检测算法，构建基于时域和空域的背景模型，并对传统迭代分割法进行改进，选取合适阈值消除阴影，避免出现获得的目标区域大于车辆本身的情况。 （2）针对单一特征难以完善表述车辆信息并加以区分的问题，本文选取纹理图像的熵、边缘密度、面积，长宽比特征来描述车辆图像，作为车辆图像的分类特征。 （3）介绍了模式识别和支持向量机，提出优化的二叉树向量机分类方法，并用其对样本进行训练，确定可分性测度后，优先判别出容易区分的类别，并根据交叉验证法选择合适的和核函数与惩罚参数，最后对本方法进行仿真，结果正确率令人满意，适合用于汽车车型识别。 |
| 作者： | 胡兴彬 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 李益华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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