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智能交通系统中车型识别的研究与应用
| 论文题名： | 智能交通系统中车型识别的研究与应用 |
| 关键词： | 智能交通;交通监测;车型识别;图像处理 |
| 摘要： | 本文设计和实现了一种实时车型识别系统，它是智能交通领域的研究热点和难点之一。该系统的处理过程主要包括学习训练和识别分类两个步骤。学习训练步骤首先用时间平均图像法得到背景模型，接着用背景差分法在复杂场景中检测提取运动车辆的轮廓，轮廓的左右及下边界作为车脸的左右及下边界，然后在场景中选定统一的车脸高度阈值定位出每辆车的车脸高度，再对车脸图进行大小归一化处理建立车脸图像库，最后应用特征脸的方法提取车脸的特征向量，得到车脸特征库。识别分类步骤是根据上述方法从场景中提取车脸图，并计算其特征向量，再用最小距离法与特征库的特征向量比对。本文用OpenCV和Visual C++6.0搭建实验平台，共采集100张车辆的车脸生成车脸特征库。实验中，采用80*30大小的车脸，系统识别每辆车时间约为1.88ms左右；当采用120*50和322*131大小时，时间约为3.28ms和30.69ms左右：实验结果表明本系统的可行性、实时性，其中将训练库中作为测试库时，识别率为100％。 |
| 作者： | 钱志伟 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 王伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安电子科技大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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