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智能交通系统中车标图像识别技术研究
| 论文题名： | 智能交通系统中车标图像识别技术研究 |
| 关键词： | 车标定位;图像识别技术;二维主成分分析;方向梯度直方图;智能交通系统 |
| 摘要： | 随着人们生活水平的不断提高，汽车已经成为日常生活中必不可少的交通工具。21世纪以来，全球汽车保有量增长迅猛，车辆信息及公路交通设施管理等问题面临巨大挑战，因此，对智能交通系统的需求又进入一个新的纪元。车标是车辆信息重要组成部分，车标识别对车辆信息管理意义重大。 车标识别系统应包括图像采集、预处理、车标定位、车标识别等部分。其中车标定位及识别起关键性作用，因此，本文主要研究车标定位与识别的方法。本文主要工作如下: (1)分析车标颜色特征，选择灰度空间进行后继处理，然后进行图像去噪、尺寸归一化等操作。 (2)车标定位，首先采用梯度对车标周围水平或竖直纹理进行抑制，采用极大值极小值滤波突显车标区域，然后进行水平和竖直投影，定位车标，最后采用基于左右边界对称进行车标验证。实验验证，定位效果较好。 (3)车标识别，首先实现用2DPCA对车标图像进行降维，采用KNN进行识别，并且提出采用车标图像HOG特征加以KNN和SVM进行分类，实验证明，HOG+SVM分类效果较好，HOG特征很好描述车标的形状信息。 (4)系统设计，针对上述算法，本文设计了车标识别系统，并选用DM8168达芬奇数字媒体处理器作为算法运行平台，并完成部分算法移植。 |
| 作者： | 魏平顺 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 任明武 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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