本文關鍵詞：套牌車輛的車型識別與檢索技術研究

  更多相關文章： 套牌車 車臉 SVM經驗閾值 車型識別 車輛檢索

【摘要】：隨著城市建設、汽車工業(yè)的發(fā)展,我國的機動車數量穩(wěn)步增長,隨之而來的假牌照、套牌照等車輛違法犯罪活動也日益增多。套牌車損害了實際車主的合法權益,給不法分子提供了違法亂紀的工具,給公安機關抓捕肇事逃逸車輛造成了困難,給國家稅費、養(yǎng)路費造成了損失。然而,目前國內對于套牌車輛的查處主要依靠人工識別和群眾舉報等耗時、低效的方式,不能有效地解決套牌車問題。以此為背景,本文提出了套牌車輛的車型識別與檢索技術,實現對套牌車輛的查處,加大對套牌行為的打擊力度。本文通過提取車輛圖像的“車臉”部分,訓練SVM (Support Vector Machine)模型來進行套牌車型識別；通過提取車輛圖像的前景區(qū)域,計算前景圖像的相似度來實現套牌車輛的檢索。對圖像的“車臉”以及前景區(qū)域的提取,能夠過濾掉圖像中的大量背景信息,降低計算復雜度,提高系統(tǒng)精度以及效率。本文對樣本集中的“車臉”以及車輛前景圖像提取HOG (Histogram of Oriented Gradient)特征,采用Adaboost方法訓練級聯檢測器來定位圖像中的“車臉”部分和前景區(qū)域,并對正午及夜間的圖像進行了光照補償處理以提高檢測率。實驗結果證明,運用本文的方法能夠檢測到無牌、車牌遮擋、車牌污損、車牌替換、車牌偽造等套牌車輛的“車臉”及前景區(qū)域,為套牌車輛車型識別和檢索提供了極大的方便。在車型識別方面,對于輸入圖像,提取其“車臉”圖像,通過SVM分類器預測“車臉”的車型。本文提出了基于SVM經驗閾值二次識別的方法,有效提高了套牌車型識別率,識別率達到92%。在車輛檢索方面,本文對輸入圖像提取車輛前景區(qū)域,通過改進后的余弦距離計算圖像相似度,提高檢索精度。實驗表明,本文的套牌車輛檢索方法切實可行,能夠達到77%的查全率,86%的查準率。最后,通過套牌車檢測試驗證明,本文的方法能夠對套牌車進行有效檢測,準確率高達84%。本文的研究解決了車輛前景提取、套牌車輛車型識別與檢索的難題,為套牌車輛管理查處系統(tǒng)的廣泛應用奠定了基礎。
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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