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基于车辆正面图像的车型特征提取方法研究
| 论文题名： | 基于车辆正面图像的车型特征提取方法研究 |
| 关键词： | 智能交通系统;车辆正面图像;车型识别;特征提取;RBF神经网络 |
| 摘要： | 智能交通系统是现在化交通的重要组成部分，而车型的自动识别是智能交通领域中的一个重要研究方向。高速公路作为现代化交通中必不可少的一项基础设施，收费过程中的作弊行为已经十分严重。基于这一问题，本文提出了一种利用车脸图像自动识别车型的算法。 本文共包括三个主要部分：图像的预处理、车辆正面特征提取和车型识别。 研究了基于车牌定位的车脸分割方法，采用颜色特征与边缘检测相结合的方式，对车辆图像进行车牌分割，再根据车牌计算车脸的垂直中轴线和车脸带的水平分割线、轮廓跟踪法分割出大灯、车标区域。 针对于车脸图像特征提取的问题，本文提取图像的HU不变矩和LBP算子作为车脸感兴区域的特征。为了增加算法的实用性并减小算法的复杂度，本文提出了一种HU标准化不变矩算法。通过对原有HU不变矩算法进行标准化处理，进而缩小特征数值区间。并与典型的HU不变矩算法、LBP算子提取结果进行了对比分析。将三种算法对车脸特征提取的特征值与其对应车型保存入数据库中，为高速公路收费口自动检测车型建立样本数据库。 在车型识别阶段，本文采用本文选用的采用基于RBF神经网络的车型识别算法，针对车型识别领域的特殊性，本文在理论分析和大量实验的基础上提出了一个较为有效的RBF神经网络结构，采用本文选用的三种车型特征提取算法对收费站过往车辆进行训练、识别。实验表明，本文提出的基于标准化HU不变矩特征结合RBF神经网络的车型识别方法能对高速公路中车辆进行较好识别，并获得了较高的识别率。 |
| 作者： | 梁佳鑫 |
| 专业： | 检测技术与自动化装置 |
| 导师： | 于洋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 沈阳理工大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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