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智能交通系統(tǒng)中車標(biāo)圖像識別技術(shù)研究

發(fā)布時間:2016-07-14 06:00

  本文關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)及其信息化模型,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《南京理工大學(xué)》 2013年

智能交通系統(tǒng)中車標(biāo)圖像識別技術(shù)研究

魏平順  

【摘要】:隨著人們生活水平的不斷提高,汽車已經(jīng)成為日常生活中必不可少的交通工具。21世紀(jì)以來,全球汽車保有量增長迅猛,車輛信息及公路交通設(shè)施管理等問題面臨巨大挑戰(zhàn),因此,對智能交通系統(tǒng)的需求又進(jìn)入一個新的紀(jì)元。車標(biāo)是車輛信息重要組成部分,車標(biāo)識別對車輛信息管理意義重大。 車標(biāo)識別系統(tǒng)應(yīng)包括圖像采集、預(yù)處理、車標(biāo)定位、車標(biāo)識別等部分。其中車標(biāo)定位及識別起關(guān)鍵性作用,因此,本文主要研究車標(biāo)定位與識別的方法。本文主要工作如下: (1)分析車標(biāo)顏色特征,選擇灰度空間進(jìn)行后繼處理,然后進(jìn)行圖像去噪、尺寸歸一化等操作。 (2)車標(biāo)定位,首先采用梯度對車標(biāo)周圍水平或豎直紋理進(jìn)行抑制,采用極大值極小值濾波突顯車標(biāo)區(qū)域,然后進(jìn)行水平和豎直投影,定位車標(biāo),最后采用基于左右邊界對稱進(jìn)行車標(biāo)驗證。實驗驗證,定位效果較好。 (3)車標(biāo)識別,首先實現(xiàn)用2DPCA對車標(biāo)圖像進(jìn)行降維,采用KNN進(jìn)行識別,并且提出采用車標(biāo)圖像HOG特征加以KNN和SVM進(jìn)行分類,實驗證明,HOG+SVM分類效果較好,HOG特征很好描述車標(biāo)的形狀信息。 (4)系統(tǒng)設(shè)計,針對上述算法,本文設(shè)計了車標(biāo)識別系統(tǒng),并選用DM8168達(dá)芬奇數(shù)字媒體處理器作為算法運(yùn)行平臺,并完成部分算法移植。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:TP391.41;U495
【目錄】:

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