基于輪廓幾何稀疏表示的車型識(shí)別研究.pdf

1、為了提高交通效率，改善交通狀況，智能交通系統(tǒng)成為了未來交通的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)道路上過往車輛準(zhǔn)確的檢測(cè)和正確的車型識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的核心功能?；谝曨l的車型識(shí)別方法具有適用范圍廣、安裝方便、信息量豐富等優(yōu)點(diǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景，因此對(duì)其進(jìn)行研究具有十分重要的理論和實(shí)際意義。本文主要研究視頻中的車型識(shí)別，并選擇車輛側(cè)面輪廓作為車型識(shí)別的依據(jù)展開研究。
　　車輛側(cè)面輪廓提取的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)車型的識(shí)別，為了獲得比較準(zhǔn)確的車輛側(cè)面輪廓，本

2、文在背景差分法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種可以消除陰影干擾、對(duì)拍攝視角變化具有一定魯棒性的車輛側(cè)面輪廓提取算法。該算法首先對(duì)背景差分法得到的運(yùn)動(dòng)車輛前景二值圖像進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)處理，以去除背景區(qū)域的噪點(diǎn)和填充前景區(qū)域的孔洞;然后使用橢圓檢測(cè)算法檢測(cè)車輪，并確定車輪的位置和橢圓的參數(shù)，以橢圓圓心為界去除車輪下方區(qū)域，從而消除了車輪下方陰影的影響;最后，通過橢圓的參數(shù)估計(jì)出拍攝視角和軸距，再根據(jù)車輛兩側(cè)輪廓的特點(diǎn)，利用幾何變換得到車輛近似的側(cè)面輪廓。該

3、算法可以有效地去除車輛陰影的干擾，提取到較準(zhǔn)確的車輛側(cè)面輪廓。
　　針對(duì)現(xiàn)有以車輛側(cè)面輪廓特征作為車型特征的車型識(shí)別算法對(duì)輪廓提取的準(zhǔn)確度要求高、識(shí)別率不高的問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于輪廓幾何稀疏表示的車型識(shí)別算法。根據(jù)車輛側(cè)面輪廓的幾何特點(diǎn)，車輛的側(cè)面輪廓可以由一個(gè)梯形和一個(gè)矩形去逼近，且由梯形和矩形得到的逼近輪廓比原始輪廓具有更高的識(shí)別度。首先利用量子遺傳算法將車輛側(cè)面輪廓稀疏表示為一個(gè)梯形和一個(gè)矩形的組合，并提取梯形和矩形的幾