本文關(guān)鍵詞：套牌車輛的車型識(shí)別與檢索技術(shù)研究

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【摘要】：隨著城市建設(shè)、汽車工業(yè)的發(fā)展,我國(guó)的機(jī)動(dòng)車數(shù)量穩(wěn)步增長(zhǎng),隨之而來(lái)的假牌照、套牌照等車輛違法犯罪活動(dòng)也日益增多。套牌車損害了實(shí)際車主的合法權(quán)益,給不法分子提供了違法亂紀(jì)的工具,給公安機(jī)關(guān)抓捕肇事逃逸車輛造成了困難,給國(guó)家稅費(fèi)、養(yǎng)路費(fèi)造成了損失。然而,目前國(guó)內(nèi)對(duì)于套牌車輛的查處主要依靠人工識(shí)別和群眾舉報(bào)等耗時(shí)、低效的方式,不能有效地解決套牌車問(wèn)題。以此為背景,本文提出了套牌車輛的車型識(shí)別與檢索技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)套牌車輛的查處,加大對(duì)套牌行為的打擊力度。本文通過(guò)提取車輛圖像的“車臉”部分,訓(xùn)練SVM (Support Vector Machine)模型來(lái)進(jìn)行套牌車型識(shí)別；通過(guò)提取車輛圖像的前景區(qū)域,計(jì)算前景圖像的相似度來(lái)實(shí)現(xiàn)套牌車輛的檢索。對(duì)圖像的“車臉”以及前景區(qū)域的提取,能夠過(guò)濾掉圖像中的大量背景信息,降低計(jì)算復(fù)雜度,提高系統(tǒng)精度以及效率。本文對(duì)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(xùn)練級(jí)聯(lián)檢測(cè)器來(lái)定位圖像中的“車臉”部分和前景區(qū)域,并對(duì)正午及夜間的圖像進(jìn)行了光照補(bǔ)償處理以提高檢測(cè)率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,運(yùn)用本文的方法能夠檢測(cè)到無(wú)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(shí)別和檢索提供了極大的方便。在車型識(shí)別方面,對(duì)于輸入圖像,提取其“車臉”圖像,通過(guò)SVM分類器預(yù)測(cè)“車臉”的車型。本文提出了基于SVM經(jīng)驗(yàn)閾值二次識(shí)別的方法,有效提高了套牌車型識(shí)別率,識(shí)別率達(dá)到92%。在車輛檢索方面,本文對(duì)輸入圖像提取車輛前景區(qū)域,通過(guò)改進(jìn)后的余弦距離計(jì)算圖像相似度,提高檢索精度。實(shí)驗(yàn)表明,本文的套牌車輛檢索方法切實(shí)可行,能夠達(dá)到77%的查全率,86%的查準(zhǔn)率。最后,通過(guò)套牌車檢測(cè)試驗(yàn)證明,本文的方法能夠?qū)μ着栖囘M(jìn)行有效檢測(cè),準(zhǔn)確率高達(dá)84%。本文的研究解決了車輛前景提取、套牌車輛車型識(shí)別與檢索的難題,為套牌車輛管理查處系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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