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基于机器视觉的车型识别方法研究与实践
| 论文题名： | 基于机器视觉的车型识别方法研究与实践 |
| 关键词： | 车型识别;机器视觉;汽车图像;神经网络 |
| 摘要： | 本文分析比较了现有的几种车型自动分类识别的方法，指出基于机器视觉技术的车型识别系统在现阶段是一种很有前途的方法，实现了一种基于机器视觉的车型识别。 针对运动车辆的侧面进行了图像帧摄取，一幅为背景图像，一幅为运动车辆图像。首先把彩色图像转换为灰度图像，做一系列的预处理；然后对获取的车辆图像和背景图像进行差分运算，以消除大部分的噪声干扰，对去除噪声的车辆图像进行分割操作，使得车辆从背景中分离出来，便于进一步处理；再对车辆图像进行二值化，以利于特征提取，为模式识别做准备；最后采用多层感知器，通过一定数目车辆类型的学习和训练，使用学习好的神经网络来识别未知车型，得到车辆类型的识别结果。 选择Matlab作为仿真平台，并利用Matlab实现所有的图像处理算法。实验结果表明，该方法具有良好的效果，车型识别率较高。 |
| 作者： | 田立明 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 刘纪红 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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