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基于视频图像的车型识别技术的研究与实现

作　者: 盛卓
导　师: 康维新
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 车型识别 车脸图像 组合特征 Gabor特征 BP网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着我国经济的持续发展和群众生活素质的显著提高，交通堵塞、交通事故率升高、交通管理技术落后、交通环境恶化等问题已愈加严重，在这种背景下，智能交通系统ITS利用现有的交通资源设施，运用各种先进科学技术解决交通问题得到了充分的发展。ITS的主要任务和关键技术就是车型识别与分类，其中，基于视频图像的车型识别技术成为研究的热点，但在复杂背景下其识别准确率不高，识别车型较少，针对这一问题，本文首先将自适应背景更新法引入到背景差分法中，在有效地消除各种背景因素干扰的情况下，实现了提取完整运动目标车辆的目的，克服了传统运动目标提取方法不够可靠以及计算量复杂等缺点。其次，通过构建车辆脸部图像的局部信息熵矩阵，本文提出了一种基于车脸图像的特征提取方法，实现了同时反映车脸灰度信息与空间纹理信息的目的，同时，依据连通域标记与边界跟踪理论，本文提取了车型的几何特征，实现了提取车型组合特征的目的，克服了传统方法提取单一的车型特征对识别系统的弱有效性，为外形多样化的车型正确分类奠定了基础，由于Gabor函数在分析数字图像中的优异性能，本文给出了一种提取目标车辆Gabor域内能量最大值点作为车型特征点的方法，并给出了特征点集合的搜索过程，实现了提取具有有效性和可靠性的车型Gabor域特征的目的，为后续车型正确识别与分类的方法选择提供了依据。最后，在基于三层BP神经网络的几何特征分类基础上，结合车脸特征的匹配识别，本文给出了一种识别率较高的车型组合特征的识别方法，并利用改进的BP网络对车型的Gabor域特征进行了识别与分类，实验结果的分析表明本文方法实现了有效识别8种车型的目的，具有较高的车型识别率，适用于公路实时监控视频的车型识别系统，具有理论研究及实际应用价值。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章 绪论  9-16
  1.1 课题的研究背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状分析  10-14
    1.2.1 车型识别技术的研究现状  10-12
    1.2.2 基于图像的车型识别技术的研究现状  12-14
  1.3 车型分类标准  14
  1.4 论文研究的主要内容  14-16
第2章 运动目标车辆的提取方法研究  16-24
  2.1 车辆图像的预处理  16-19
    2.1.1 图像灰度化  16-17
    2.1.2 图像去噪  17-19
  2.2 运动目标车辆的提取  19-23
    2.2.1 基于光流场理论的目标提取  19
    2.2.2 基于帧间差分法的目标提取  19-20
    2.2.3 基于背景差分法的目标提取  20-21
    2.2.4 基于自适应背景更新法的目标提取  21-23
  2.3 本章小结  23-24
第3章 车型组合特征的提取方法研究  24-38
  3.1 车辆图像的后处理  24-26
    3.1.1 图像的二值化  24-25
    3.1.2 图像数学形态学处理  25-26
  3.2 车型几何特征的提取  26-29
    3.2.1 基于八连通域的车辆标记与定位  26-28
    3.2.2 车型面积、周长与长宽比特征的提取  28-29
  3.3 车型脸部特征的提取  29-34
    3.3.1 基于角点检测的车脸区域提取  30-31
    3.3.2 车脸信息熵特征的提取  31-34
  3.4 实验结果与分析  34-36
  3.5 本章小结  36-38
第4章 车型 Gabor 特征的提取方法研究  38-51
  4.1 Gabor 滤波器  38-41
    4.1.1 Gabor 函数及其特性  38-39
    4.1.2 二维 Gabor 滤波器  39-40
    4.1.3 二维 Gabor 滤波器组参数的意义  40-41
  4.2 车型 Gabor 特征的提取  41-44
    4.2.1 二维 Gabor 滤波器组参数的选择  41-42
    4.2.2 Gabor 特征点的提取  42-44
  4.3 实验结果与分析  44-50
  4.4 本章小结  50-51
第5章 车型的识别与分类方法研究  51-65
  5.1 车型组合特征的识别与分类  51-60
    5.1.1 基于 BP 神经网络的几何特征识别  51-57
    5.1.2 基于图像匹配的脸部特征识别  57-60
  5.2 车型 Gabor 特征的识别与分类  60-62
  5.3 实验结果与分析  62-64
  5.4 本章小结  64-65
结论  65-66
参考文献  66-72
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  72-73
致谢  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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