本文關(guān)鍵詞：車輛多特征識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn)　出處：《電子科技大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 車牌識(shí)別 車標(biāo)識(shí)別 快速特征金字塔 視覺顯著性 TILT

【摘要】：車輛多特征識(shí)別是智能交通管理領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分,隨著人民生活水平的提高機(jī)動(dòng)車數(shù)量急劇增加,城市的交通系統(tǒng)面臨的壓力也越來越大。車輛多特征識(shí)別系統(tǒng)能夠自動(dòng)、有效、智能的提取多種車輛信息,對(duì)于快速解決交通事故、違章、擁堵等問題有著重要的意義。本論文主要研究了車輛多特征識(shí)別的兩方面內(nèi)容:車牌識(shí)別和車標(biāo)識(shí)別,在車牌識(shí)別方面主要針對(duì)車牌的定位算法和車牌傾斜矯正算法進(jìn)行了改進(jìn),在車標(biāo)識(shí)別方面提出了完整的車標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)。(1)研究了基于快速特征金字塔的車牌定位算法,針對(duì)現(xiàn)階段復(fù)雜場景和極端環(huán)境下車牌定位準(zhǔn)確率低以及車牌誤檢率較高的情況,利用快速特征金子塔算法結(jié)合AdaBoost機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法實(shí)現(xiàn)車牌定位。該算法有效的提高的車牌定位的準(zhǔn)確率并且降低了車牌檢測的誤檢率,而且具有良好的魯棒性。(2)研究了一種基于低秩紋理變換不變性的車牌傾斜矯正算法。針對(duì)傳統(tǒng)的車牌矯正算法對(duì)于大角度傾斜以及錯(cuò)切矯正的效果不好的難點(diǎn),根據(jù)對(duì)稱紋理信息具有低秩特性的原理實(shí)現(xiàn)車牌的傾斜矯正。該算法有效拓展了車牌傾斜矯正的角度范圍,并且對(duì)于錯(cuò)切矯正有比較好的效果。(3)提出了一種基于視覺顯著性的二級(jí)車標(biāo)定位算法。根據(jù)車頭部分的車標(biāo)與車牌的位置關(guān)系,以車牌定位結(jié)果為基礎(chǔ)粗定位車標(biāo),再運(yùn)用視覺顯著性算法精確定位車標(biāo)位置。該算法有效的實(shí)現(xiàn)了車標(biāo)的精確定位,在復(fù)雜場景下具有有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤檢率。(4)研究了一種結(jié)合梯度直方圖特征加投影特征結(jié)合支持向量機(jī)分類器的車標(biāo)識(shí)別算法,以車標(biāo)定位算法為依據(jù),同時(shí)以整體車標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性為要求,選擇了一種適合本論文的車標(biāo)識(shí)別算法。該算法在保證識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí),有效的達(dá)到了車標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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本文編號(hào)：1351002