本文關鍵詞：車輛多特征識別算法研究與實現(xiàn)　出處：《電子科技大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 車牌識別 車標識別 快速特征金字塔 視覺顯著性 TILT

【摘要】：車輛多特征識別是智能交通管理領域的一個重要組成部分,隨著人民生活水平的提高機動車數(shù)量急劇增加,城市的交通系統(tǒng)面臨的壓力也越來越大。車輛多特征識別系統(tǒng)能夠自動、有效、智能的提取多種車輛信息,對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別的兩方面內(nèi)容:車牌識別和車標識別,在車牌識別方面主要針對車牌的定位算法和車牌傾斜矯正算法進行了改進,在車標識別方面提出了完整的車標識別系統(tǒng)。(1)研究了基于快速特征金字塔的車牌定位算法,針對現(xiàn)階段復雜場景和極端環(huán)境下車牌定位準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機器學習分類算法實現(xiàn)車牌定位。該算法有效的提高的車牌定位的準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。針對傳統(tǒng)的車牌矯正算法對于大角度傾斜以及錯切矯正的效果不好的難點,根據(jù)對稱紋理信息具有低秩特性的原理實現(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,并且對于錯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車標定位算法。根據(jù)車頭部分的車標與車牌的位置關系,以車牌定位結(jié)果為基礎粗定位車標,再運用視覺顯著性算法精確定位車標位置。該算法有效的實現(xiàn)了車標的精確定位,在復雜場景下具有有較高的準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)合支持向量機分類器的車標識別算法,以車標定位算法為依據(jù),同時以整體車標識別系統(tǒng)的實時性為要求,選擇了一種適合本論文的車標識別算法。該算法在保證識別準確率的同時,有效的達到了車標識別系統(tǒng)的實時性要求。
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【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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本文編號：1351002