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智能交通中运动汽车检测及识别技术研究
| 论文题名： | 智能交通中运动汽车检测及识别技术研究 |
| 关键词： | 智能交通;运动汽车检测;汽车分类识别;形变模板模型;图像分层统计模型;聚类估价函数 |
| 摘要： | 运动汽车的检测与分类识别是集计算机技术、模式识别、图像处理、应用数学以及视觉理论等学科综合应用的一项艰巨的任务。本文在分析和总结国内外相关研究成果和最新研究技术基础上，针对目前技术上亟待解决的运动目标图像中存在运动背景(除待检测和识别的汽车目标外，其它的运动目标，如汽车和自行车、三轮车和行人等)和运动阴影，这样的复杂背景中的汽车检测和识别，完成算法分析、理论研究和应用试验。 在研究中，本文主要围绕两个方面进行：运动汽车的自动检测和分类识别。运动汽车的自动检测力图从复杂背景图像中检测汽车，克服其它运动目标和运动背景的影响，为此提出了基于形变模板模型的运动汽车分割算法，针对无法或预先没有建立汽车形变模板模型的情况，还提出了基于分层统计模型HMM汽车分割算法作为分割算法的相互补充。在汽车的分类识别上，为了从汽车特征数据上反映出不同类型的汽车结构特点和应用特点，利用基于CEF的信息势能聚类方法进行汽车分类。在汽车分类的基础上，用粗糙集和神经网络方法使得汽车识别系统具有学习能力和识别能力。 总之，本文的运动汽车检测和分类识别方法综合应用了图像处理、计算机视觉、模式识别、数值处理、统计分析和粗糙集理论、神经网络等方面的理论和最新成果，并与计算机技术结合，在理论和实际上为智能交通系统实现提供一些基础的和具有实用价值的方法。 |
| 作者： | 刘循 |
| 专业： | 应用数学 |
| 导师： | 游志胜 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 四川大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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