本文選題：車型識別 + 幀間差分法�。� 參考：《計算機工程與科學(xué)》2017年02期

【摘要】：車型識別是智能交通系統(tǒng)研究的關(guān)鍵技術(shù)之一,針對車型識別的過程中存在處理的信息量大,提取特征維數(shù)高,識別實時性較差等問題,設(shè)計了一種融入PCA的LBP特征降維車型識別算法。首先在視頻序列中使用幀間差分法提取目標車輛;然后計算目標車輛的LBP特征并利用PCA方法將數(shù)據(jù)由像素維數(shù)降至訓(xùn)練數(shù)據(jù)維數(shù),在增強識別算法對光線變化魯棒性的同時,一定程度上降低了車型識別的計算量;最后利用最小距離分類器對目標車輛進行分類識別。實驗結(jié)果表明,所設(shè)計的車型識別算法與常規(guī)PCA方法相比,所設(shè)計的算法在光照變化時識別準確率有所提高,算法的實時性得到了一定的提升。
[Abstract]:Vehicle recognition is one of the key technologies in the research of intelligent transportation system. In the process of vehicle recognition, the amount of information processing is large, the feature dimension is high, and the recognition real-time is poor. A kind of LBP feature reduction vehicle recognition algorithm is designed with PCA. Then the LBP feature of the target vehicle is calculated and the data is reduced from the pixel dimension to the training data dimension by the PCA method. At the same time, the calculation of the model recognition is reduced to a certain extent while enhancing the robustness of the recognition algorithm to the light change. Finally, the minimum distance classifier is used to classify the target vehicles. The experimental results show that the set is set up. Compared with the conventional PCA method, the recognition accuracy of the proposed algorithm is improved and the real-time performance of the algorithm has been improved.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)控制理論及應(yīng)用重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61172185) 天津市高等學(xué)校科技發(fā)展基金(20120829)
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：1968575