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智能交通中的车型识别研究

崔莹莹  
【摘要】:智能交通系统是现代化交通的重要组成部分,而车型的自动识别是智能交通领域中的一个重要研究方向。它主要应用在高速公路收费、停车场管理、道路交通状况监管等领域。利用图像处理和模式识别技术的车型识别系统,安装容易、检测范围广、提取信息丰富,是研究的热点和发展趋势。本文设计了一套基于视频图像序列的车型识别系统。 本文共包括三个部分:视频序列中运动车辆检测、车辆特征提取和车型识别。 视频中运动车辆检测部分,在分析研究目前常用的多种运动目标检测算法的基础上,提出了一种三帧差分与统计法相结合的背景重建和更新方法,该方法可以快速地得到干净的背景,并且能消除车流量过多所带来的干扰;同时背景模型可以很快地适应场景的变化。利用背景差分法可以得到运动车辆的区域,针对车辆带来的阴影,直接在灰度空间利用归一化的互相关函数来消除阴影,最后利用形态学处理来去除噪声并把车辆目标提取出来。在实际应用中可以得到良好的分割效果。 特征提取部分,本文在比较了多种图像特征后选取了SIFT特征来表征图像。SIFT特征对于物体尺度、视角和光线变化有较好的鲁棒性。本文舍弃了Lowe方法中比较耗时的特征点检测方法,采用了利用均匀网格采样来获取特征点,然后在指定大小的图像块中生成SIFT特征描述子。不仅提取特征速度更快,同时也兼顾了图像的全局特征,实验结果也证明均匀网格采样的SIFT特征比常规SIFT有更好的分类性能。 在车型识别部分,本文采用了词袋模型(bag-of-word)和支持向量机(SVM)相结合的方法把车辆分为小轿车、面包车和卡车三类。利用词袋模型对图像进行特征表示,然后把特征向量送入SVM进行学习和测试,可以得到车辆的类型。实验分析了各个参数设置对分类性能的影响,表明在最佳的参数设置下,本文提出的方法可以达到92%的识别率。最后设计了一个车型识别系统的仿真平台。


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