基于智能視頻分析的特定車(chē)輛識(shí)別研究.pdf

1、本課題的出發(fā)點(diǎn)是基于現(xiàn)有的、已經(jīng)覆蓋全市幾乎所有交通路口、停車(chē)場(chǎng)等各類(lèi)現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)，利用路口等處的大量監(jiān)控探頭所提供的視頻，運(yùn)用視頻和圖像處理分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)某些特定車(chē)輛的自動(dòng)識(shí)別方法的研究探討，再通過(guò)監(jiān)控視頻的聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)某些特定車(chē)輛的位置和行車(chē)軌跡等信息進(jìn)行記錄和查詢(xún)，為某些特定的業(yè)務(wù)工作快速確定和定位某些特定車(chē)輛提供技術(shù)手段。
　　本文通過(guò)對(duì)圖像預(yù)處理、目標(biāo)特征提取、分類(lèi)器及其訓(xùn)練方法等車(chē)輛檢測(cè)識(shí)別所涉及的技術(shù)進(jìn)行研究，

2、在對(duì)車(chē)輛目標(biāo)特征的提取方法做比較分析基礎(chǔ)上，選取HOG特征作為面包車(chē)等車(chē)輛的識(shí)別特征；然后,就目前通用的目標(biāo)分類(lèi)器及其訓(xùn)練方法做分析，通過(guò)比較各自的優(yōu)缺點(diǎn)，再結(jié)合面包車(chē)等目標(biāo)對(duì)象的特征，選取SVM作為分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)面包車(chē)等車(chē)輛的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別；論文對(duì)現(xiàn)有基于梯度方向直方圖（HOG）特征在灰度域中提取的方法進(jìn)行了改進(jìn)，將顏色特征同HOG特征進(jìn)行融合,使目標(biāo)識(shí)別的特征中含有顏色信息，并結(jié)合視頻的多角度識(shí)別處理方法，增強(qiáng)目標(biāo)識(shí)別的

3、準(zhǔn)確率;最后,利用自主采集的實(shí)際監(jiān)控視頻序列,對(duì)所提方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證;實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。
　　本文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1、對(duì)基于視頻的車(chē)輛識(shí)別算法的研究學(xué)習(xí)。通過(guò)對(duì)HAAR-LINK、邊緣檢測(cè)法和基于梯度方向直方圖（HOG）等基于視頻的車(chē)輛算法的學(xué)習(xí)，比較不同算法優(yōu)點(diǎn)和適用領(lǐng)域。
　　2、通過(guò)對(duì)基于梯度方向直方圖（HOG）算法的深入研究，闡述本課題利用該算法結(jié)合顏色分析實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛輪廓進(jìn)行提取，實(shí)現(xiàn)