面向道路卡口的智能車標(biāo)識別系統(tǒng).pdf

1、在現(xiàn)代快節(jié)奏的城市生活中，汽車的普及給人們帶來了巨大的便利。但隨著車輛數(shù)量增多及監(jiān)控范圍的擴(kuò)大，傳統(tǒng)的依靠人工的視頻監(jiān)控系統(tǒng)已不能滿足現(xiàn)代社會發(fā)展的需要，因此車輛的自動化及安全管理成為了一個亟待解決的問題。汽車標(biāo)志（簡稱車標(biāo)）是汽車的重要標(biāo)志性圖像，車標(biāo)識別成為道路監(jiān)控領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。
　　道路卡口處的車輛相對集中，高清攝像技術(shù)在道路卡口的應(yīng)用也越來越廣泛，面向道路卡口監(jiān)控系統(tǒng)的車標(biāo)識別技術(shù)有重要的應(yīng)用價值。本文對面向道路

2、卡口的車標(biāo)定位技術(shù)以及車標(biāo)識別技術(shù)做了深入研究。
　　在分析現(xiàn)有車標(biāo)定位方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的車標(biāo)定位系統(tǒng)。采用由粗到精的模式進(jìn)行車標(biāo)定位，在車標(biāo)粗定位階段，根據(jù)對車牌邊緣及車輛紋理的水平投影等信息的分析，提出了一種快速有效的車牌檢測算法，輔助車標(biāo)定位。在車標(biāo)精確定位階段，提出了一種基于啟發(fā)式搜索與紋理識別相結(jié)合的方法進(jìn)行車標(biāo)定位。該算法能適用于不同的車標(biāo)周圍背景紋理，且當(dāng)車標(biāo)位置處不是左右對稱時也能正確定位車標(biāo)。

3、
　　根據(jù)車標(biāo)的特點(diǎn)以及現(xiàn)有算法的局限性，本文研究并提出了一種基于詞袋模型以及空間金字塔結(jié)構(gòu)的車標(biāo)識別技術(shù)。首先，提取車標(biāo)圖像的Dense SIFT特征；然后利用K-MEANS算法建立視覺詞匯庫，并將樣本圖像的特征描述子量化成視覺詞；引入空間金字塔模型，增加視覺詞的空間位置信息，建立圖像的空間視覺詞直方圖；最后利用SVM進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并對待檢測車標(biāo)進(jìn)行分類識別。當(dāng)車標(biāo)圖像的分辨率較低時，該算法也能夠比較快速準(zhǔn)確的識別其類別。