本文關(guān)鍵詞：汽車車標聯(lián)合檢測與辨識算法研究

  更多相關(guān)文章： 車標檢測 車標識別 聯(lián)合檢測與辨識 SIFTFlow反向傳導釋義算法

【摘要】：車標檢測與識別主要對視頻和圖像中車輛標識進行分辨,在智能交通系統(tǒng)、車輛追蹤、車輛管理等方面具有重要的應用價值。由于車輛標識種類多樣、形狀各異,且在不同場景條件下獲取的車標圖像存在光照不均、邊緣模糊、背景復雜多樣等特點,導致具有難以精確檢測車標區(qū)域、精確提取紋理特征以及具有多類多尺度車標難適應等問題。本文針對這些問題,開展了車標紋理特征提取、多類多尺度車標結(jié)構(gòu)化參數(shù)化建庫、車標反傳導釋義等研究,主要工作如下:1、針對難以提取小尺寸車標紋理特征的問題,運用DenseSIFT算法提取車輛標識紋理特征,通過對像素點與其鄰域的梯度信息的提取,實現(xiàn)小尺寸車標提取足夠密集的特征。2、針對多類多尺度車標建庫問題,提出了結(jié)構(gòu)化參數(shù)化的建庫方法,通過典型車標模板篩選、車標紋理特征提取和參數(shù)化模板適應等處理,并基于大量實測車標圖片,實現(xiàn)了多類多尺度車標離線建庫,為車標聯(lián)合檢測與辨識提供基礎(chǔ)。3、針對傳統(tǒng)車標識別方法難以精確定位的特點,提出了改進SIFTFlow反向車標釋義算法。通過建立基于尺度非一致、定位反向傳導、相同車標SIFT特征一致、像素點鄰域指向差別小四項假設(shè)的釋義能量方程,建立輸入圖像與車標模版間的關(guān)聯(lián)性,實現(xiàn)檢測與辨識模塊的初步融合4、針對多尺度多類車標辨識的適應問題,本文提出車標聯(lián)合檢測與辨識機制,將檢測定位模塊和識別模塊融合,提出基于圖像與車標間關(guān)聯(lián)性的最大后驗概率判決決策函數(shù),通過計算釋義平均能量、釋義邊緣圖像相似度等三項代價項得到最后的判決結(jié)果,實現(xiàn)車標精確檢測與辨識。5、構(gòu)建基于視頻流的車標檢測與識別軟件,運用并行加速與混合編程提高算法計算速度。通過大量的實測實驗驗證,本文所提方法能實現(xiàn)對非精確分割車標區(qū)域進行多尺度、多類別的檢測與辨識。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41

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