基于序列图像的车型识别技术研究
智能交通系统（IntelligentTransportationsystem）是本世纪交通发展的趋势，车型识别是智能交通的重要组成部分，也是关键技术之一，传统的方法存在成本高、施工麻烦等缺点，基于视频图像的车型识别方法能克服上述缺点，在各个方面受到广泛的使用。
本文研究了基于序列图像的车型识别技术，采用统计背景更新法和基于车速估计的三帧差分法进行车辆检测，利用局部统计量的分割方法和投影技术定位出车辆，之后根据车辆的几何特征和代数特征，使用KNN和MDC的方法对序列图像进行识别，并用MFC界面展示结果，主要内容如下:
(1)车辆检测。车辆图像预处理之后，本文采用统计的方法进行背景更新，得到比较好的检测结果;同时提出来一种基于车速估计的三帧差分法，克服了传统方法中采用相邻帧差分造成差分图像“空洞”的现象，提高检测精度。
(2)车辆分割与定位。本文采用局部统计量的分割方法，避免了使用全局阈值分割造成车辆边缘丢失现象，之后利用投影方法定位出车辆。此外本文还提出了单车道多车辆的定位方法，为多车辆的识别处理打下基础。
(3)车型特征提取。根据分类的要求，本文主要研究了车辆的长度、高度、边心距、轮距和车辆前后某一位置的高度等外部形状特征和基于边缘图像的Hu不变矩的代数矩特征。
(4)车型识别。本文把车型分为小轿车、面包车、中型车、货车和大型车五类，对特征数据进行分析处理，选择合适的特征，分别使用MDC和KNN的方法进行分类识别，并利用MFC界面进行结果展示，分析错误的原因。
序列图像;车辆检测;车型识别技术;智能交通系统
南京理工大学
硕士
模式识别与智能系统
任明武
2013
中文
TP391.41;U491.116
66
2013-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）