【摘要】：隨著全球汽車數(shù)量的增加,智能交通系統(tǒng)(ITS)越來越成為解決現(xiàn)代交通問題的重要手段。智能交通系統(tǒng)涉及圖像處理、智能識別、機器視覺等多學科交叉,其中以圖像識別理論為基礎的智能泊車技術、車牌識別技術以及車輛識別技術是智能交通系統(tǒng)中應用較廣泛的關鍵技術。本文以圖像識別技術在這三個領域的應用為前提展開研究:1.提出了基于攝像機標定模型的智能泊車系統(tǒng)算法。該算法利用攝像機標定技術中小孔成像原理與泊車運動學模型相結(jié)合的圖像實時處理方法,解決了智能泊車轉(zhuǎn)向角度取值和智能泊車軌跡的計算問題。為提高泊車預測軌跡計算的精度,本文分別對泊車軌跡構(gòu)成曲線的規(guī)劃及攝像機標定模型進行深入研究。首先分析軌跡約束算法中涉及的變量及空間碰撞點,建立了智能泊車約束方程組,提出了多階段弧線進退泊車軌跡算法;然后在充分研究張正友二維平面標定方法基礎之上,在原有畸變模型中引入切向畸變系數(shù),并給出初值優(yōu)化算法,簡化了求解過程,使標定精度及魯棒性得到提高。通過使用定制實驗車從采集幀率、軌跡精度兩個方面進行了大量實驗,實驗數(shù)據(jù)表明本算法獲得的軌跡精準度較高,系統(tǒng)運行穩(wěn)定,畫面播放流暢,實時性好。2.提出了基于分形維數(shù)和隱馬爾科夫特征的車牌識別系統(tǒng)改進算法。在算法中將車牌識別分為三個步驟進行研究。(1)在車牌圖像預處理及二值化過程中,提出一種改進的自適應多級中值濾波器算法對圖像進行去噪處理;隨后提出一種基于改進差分盒分形維數(shù)的灰度圖像二值化方法進行圖像二值化。(2)在車牌定位、字符分割校正過程中,首先通過在傳統(tǒng)的Sobel圖像邊緣檢測算法中增加兩個方向的模板,并對權重做出重新分配的基礎上,提出了基于Sobel算子的車牌精確定位改進算法;隨后通過對Radon變換的平移和縮放性進行改進,提出了基于Radon變換的字符校正改進算法;最后通過對垂直投影算法加入適當?shù)膮?shù)進行改進,提出了基于垂直投影算法的車牌單字符分割改進算法。經(jīng)過上述算法的優(yōu)化處理,提高了車牌圖像檢測的精準度,使邊緣細節(jié)更細膩、連續(xù),定位更準確,同時保持字符原有的拓撲結(jié)構(gòu),減少字符的失真。(3)在字符識別過程中,本文提出了基于改進隱馬爾科夫特征的車牌字符識別算法。該算法使用離散余弦變換實現(xiàn)光強數(shù)據(jù)到頻率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,并從條件屬性集和個體子集兩個角度計算差異矩陣,獲得最佳閾值,從而得到精確特征值作為字符特征提取依據(jù),結(jié)合多重分類器最終完成車牌字符識別。實驗結(jié)果表明本文的算法具有較高的識別率,能夠滿足實際應用的需要。3.提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡與HOG特征提取相結(jié)合的車輛識別改進算法。該算法首先對車標識別和車型識別分別進行研究,然后將二者識別結(jié)果綜合起來作為車輛識別的依據(jù)。(1)在車標識別算法中,提出了基于改進SIFT算子與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相融合的車標識別算法。該方法利用車牌和車標相對位置關聯(lián)關系,對車標位置進行定位,并采用非固定環(huán)數(shù)及增加權重系數(shù)的方法解決了傳統(tǒng)SIFT特征描述子因維數(shù)過高而產(chǎn)生計算量及時間復雜度過大的問題,最后融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法對提取的車標SIFT特征描述子進行識別。(2)在車型識別算法中,提出了基于改進的HOG特征與SVM分類器相結(jié)合的車型識別算法,根據(jù)車型確定輪廓特征,提取改進的HOG特征,采用SVM分類器進行訓練,實現(xiàn)高效準確地車型識別。實驗結(jié)果表明改進后的識別算法具有較高識別率,并且對光線、部分遮擋、噪聲有較強的魯棒性。上述幾種算法在ITS有著廣泛的應用前景,其智能泊車技術應用智能車輛導航領域,能夠給駕駛員在安全駕駛方面提出適當建議。車牌識別和車輛識別技術可應用在交通監(jiān)控和交通管理領域,實現(xiàn)車輛檢測、車輛跟蹤、交通流參數(shù)檢測、事故檢測等交通大數(shù)據(jù)信息獲取,對提高道路通行能力,減少交通事故,合理調(diào)節(jié)路網(wǎng)的交通流分配具有重要意義。
【圖文】：

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【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41

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