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原文传递运动车辆车型精确识别技术研究

论文题名：	运动车辆车型精确识别技术研究
关键词：	智能交通;计算机视觉;车型识别;自适应能量滤波;车牌定位;车标定位
摘要：	车辆识别系统主要是由汽车牌照识别和汽车类型识别两大核心技术构成，它在智能交通领域中有着广泛的应用，同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题，因此对相关技术的研究正受到普遍关注。在本文中主要侧重于对汽车标志的定位和识别进行研究，提出了解决以上技术中相应问题理论方法，并在实验中验证了其有效性。　　本文分五个部分进行介绍：　　(1)目标检测及识别算法研究：目标检测和识别算法是目标识别研究的核心问题，而运动车辆车型精确识别系统也是一种典型的目标自动识别系统。在这一部分主要概括和分析了当前图像分割、特征提取和目标识别算法。　　(2)车辆的检测及车辆外形颜色识别：对运动车辆车型精确识别系统中几类较为重要的技术问题如基于视频的运动车辆检测技术、车辆外形、大小、颜色的识别技术进行了探讨。　　(3)车牌定位算法：车牌定位主要是辅助后续步骤的车辆标志的定位，直接影响到下一步的处理，也是提高车标定位准确率的关键。其技术难点是由于受其它干扰源的影响，常规方法的分割阈值难以调节，从而造成车牌的误定位和漏定位。本文研究并提出了基于自适应能量滤波和基于边缘投影的车牌定位算法，实验结果显示这两种方法定位鲁棒性强和定位准确率高，并能满足实时系统的需要。　　(4)汽车标志定位算法研究：本文提出了一种快速且鲁棒性强的车标定位算法，算法先根据先验知识确定车标的大致范围，再引入能量计算的方法，并结合数学形态学，分层次对车标进行粗定位和精定位。　　(5)汽车标志识别算法研究：本文提出了一种模板匹配和特征匹配相结合的车标识别方法。首先用车标标准模板在车标精定位时进行相关计算的模板匹配，其匹配值除了取得车标精确的位置外，还参加车标的初级识别，在此基础上利用图像的边缘直方图快速提取车标形状的全局特征，再进行特征匹配，从而获得车标识别。实验结果证明了以上方法具有较高的识别率。
作者：	庄永
专业：	计算机应用
导师：	杨红雨
授予学位：	硕士
授予学位单位：	四川大学
学位年度：	2005
正文语种：	中文