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基于图像识别的车型自动分类系统
| 论文题名： | 基于图像识别的车型自动分类系统 |
| 关键词： | 图像识别;车型分类;形状描述;特征提取;神经网络 |
| 摘要： | 随着交通拥挤和堵塞等各种问题的日益突出，以及计算机技术的不断发展，智能交通系统(Intelligent Transportation system，简称ITS)得到了越来越广泛的应用，其中车型自动分类技术是重要的一个分支。论文对基于图像识别的车型自动分类系统进行了研究。 论文介绍了车型分类系统的发展现状，举出了几种目前国内外所采用的车型自动分类的方法，并分析了各自的优缺点；介绍了基于图像识别的车型分类系统的研究现状，归纳了车型分类系统的工作流程、核心问题和关键技术，评价了目前存在的车型分类标准、车辆图像分割技术和车辆特征选取方法的不足之处。 论文采用《收费公路车辆通行费车型分类》作为车型分类标准。通过对背景图像和车辆图像进行配准运算，再用背景消减法提取目标车辆。在第一阶段的分类过程中，利用改进的线求和法提取代表车辆形状的特征参数，作为BP神经网络分类器的输入数据，然后得到车辆的形状分类结果；在第二阶段的分类过程中，根据形状分类结果决定是否进一步细分。论文最后给出了实验结果和分析，分类正确率达到81％，验证了该车型分类系统的有效性。 |
| 作者： | 沈勇武 |
| 专业： | 电路与系统 |
| 导师： | 章专 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学信息科学与工程学院 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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