基于車載視頻的車輛判別算法研究.pdf

1、隨著汽車數(shù)量的急劇增加，應(yīng)用電子警察系統(tǒng)實(shí)施科技執(zhí)法成為必然趨勢。在查處違規(guī)占道、違規(guī)停車、未年檢車輛和套牌車輛等應(yīng)用中，基于車載視頻的車輛判別技術(shù)是電子警察系統(tǒng)的重要部分。
　　 本文對基于車載視頻的車輛判別算法進(jìn)行了研究，主要包括車道線檢測算法，移動車牌識別中的車牌定位算法、基于車牌顏色的車型判別算法、車牌字符分割與識別算法。主要工作如下:
　　 給出了改進(jìn)的基于Hough變換的車道線檢測算法。在感興趣區(qū)域邊緣檢測后

2、，用橫向掃描窗口掃描去除橫向邊緣，減少候選點(diǎn)。限定Hough變換極角范圍檢測直線，對檢測到的直線通過斜率約束條件提取準(zhǔn)確的左右車道線。實(shí)驗(yàn)表明該算法可以在路面有較多干擾時(shí)準(zhǔn)確檢測出車道線。
　　 給出了基于連通域分析和紋理特征分析的移動車牌定位方法。首先預(yù)處理得到若干連通域，利用車牌的外部輪廓特征篩選出車牌候選區(qū)域;然后利用車牌內(nèi)部字符邊緣跳變特征和垂直投影分布特征進(jìn)一步得到準(zhǔn)確的車牌。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不確定圖像中車牌數(shù)量的情況

3、下能準(zhǔn)確提取出車牌，定位準(zhǔn)確率為94.85％。
　　 給出了基于車牌顏色的車型判別算法，通過車牌顏色信息判別車輛類型。利用車牌主信息為底色信息的先驗(yàn)知識，二值化處理初步將車牌分為黑、藍(lán)和黃、白兩類。再利用車牌顏色在HSI空間的特征分布，進(jìn)一步判別出車牌顏色。該算法判別準(zhǔn)確率為89.67％。
　　 給出了改進(jìn)的基于投影法的字符分割算法并采用形狀上下文法識別字符。首先通過水平投影去除上下邊界，左右邊框根據(jù)字符的寬度信息來去除