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智能交通系统中车辆检测与识别技术的研究
| 论文题名： | 智能交通系统中车辆检测与识别技术的研究 |
| 关键词： | 智能交通系统;车辆检测;车辆识别;边缘检测算法 |
| 摘要： | 随着经济的发展，智能交通系统受到人们广泛的关注。本课题是基于视频的车辆图像研究，主要实现了图像采集、图像预处理、车辆检测与车辆识别等功能。 本文首先介绍了智能交通系统中车辆图像采集系统的设计。利用Visual C++6.0集成开发工具对天敏视讯科技公司的SDK2000图像采集卡进行了二次开发，编写了包含设备设置、视频设置、视频保存、视频压缩、视频传输等功能的图像采集模块的软件。对实际采集的图像进行图像去噪、对比度增强等预处理，从而有利于图像的进一步分析处理。 在车辆检测算法研究中，针对经典的背景差法和帧差法漏检率较高的缺点，提出了一种基于背景差法和帧差法相融合的车辆检测方法。实验结果表明，该方法检测精度较高，大大减小了误检率；并且在检测过程中研究了阴影的去除算法，进一步排除了干扰，提高检测精度。 对于车辆识别，采用常用的边缘检测算法进行车辆轮廓提取时，不能得到平滑连续的轮廓线。因此本文引入了数学形态学方法，能较好的进行车辆轮廓提取，进而计算车辆的参数特征。最后用Fisher分类器进行判别，实现了大车、小车及超长车三种类型的识别。 |
| 作者： | 何奕飞 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 房红兵;霍国良 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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