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车辆识别系统中几个关键技术的研究
| 论文题名： | 车辆识别系统中几个关键技术的研究 |
| 关键词： | 模式识别;统计学习理论;支持向量机;Logistic回归;多类别分类;模糊理论;D-S证据理论;阴影分割;颜色恒常性;小波变换;多分辨率分析;车窗定位 |
| 摘要： | 智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)利用通信技术、控制技术、传感器技术、运筹学、人工智能和计算机技术的有效集成,其目的在于充分利用现有道路基础设施资源,改善车、路、人之间的相互作用,提高系统的安全性、高效性与舒适性,从而从整体上提高交通的经济性,正在成为世界各国解决交通拥塞、交通事故频发、土地和能源短缺、交通环境污染以及由此导致的经济损失等的热点研究问题,具有较高的社会效益和巨大的市场应用前景.自动车辆识别系统VRS(Vehicle Recognition System)是ITS应用的基础,在美国、日本、欧洲等发达国家已得到广泛的应用,而在中国的应用尚处于探索研究的起步阶段.由于国情的不同,直接应用国外的系统并不能获得满意的结果,该文正是在这一背景下,对车辆识别系统中的有关问题进行了研究,提出了一些新颖的汽车颜色识别、汽车阴影分割及车窗定位算法. |
| 作者： | 王运琼 |
| 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： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
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