欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:11617924
大小:1.62 MB
页数:23页
时间:2018-07-13
《基于svm车型识别系统的设计与实现本科生本科学位论文.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、陕西理工学院毕业设计基于SVM车型识别系统的设计与实现[摘要]车辆自动识别分类技术是智能运输系统的重要组成部分,它对特定地点和时间的车辆进行识别和分类,并以之作为交通管理、收费、调度、统计的依据。要实现我国公路收费自动化、管理规范科学化,车型自动识别方法的研究势在必行。本文研究基于车型图像代数特征的车型识别方法。该方法首先利用背景差分法从背景图像中提取出运动车辆,并对车型图像进行预处理,然后采用特征并行融合的方法用PCA方法,最后通过支持向量机分类器进行车型识别。[关键词]车型识别,特征融合,特征提取,决策支持向量机Vehic
2、leIdentificationSystemBasedOnSVMDesignAndImplementationAbstract:AutomaticVehicleIdentificationandClassificationofIntelligentTransportSystemtechnologyisanimportantpartofitsspecificplaceandtimetheidentificationandclassificationofvehicles,andusedastrafficmanagement,fee
3、s,scheduling,statisticalbasis.China'sroadtolltoachieveautomation,standardizedandscientificmanagement,AutomaticVehicleIdentificationMethodimperative.Thispaperexploresthecharacteristicsofthevehiclemodelimagealgebrarecognition.Thismethodfirstusesbackgroundsubtractionto
4、extractfromthebackgroundimagemovingvehicles,andvehicleimageispreprocessed,andthenusetheparallelfeaturefusionmethodusingprincipalcomponentanalysis,andfinallythroughthesupportvectormachineclassifierforvehicleidentification.Keyword:Vehiclerecognition,featurefusion,feat
5、ureextraction,decisionsupportvectormachine目录1引言............................................................................................................21.1车型识别的研究内容及其应用..................................................................21.2车型识别的研究现状和前景............
6、..........................................................31.3本文研究的主要内容及结构安排..............................................................32车辆图像预处理.......................................................................................42.1图像平滑........................
7、..............................................................................42.2图像标准化..................................................................................................53车型特征提取.........................................................................
8、...................73.1PCA方法概述..............................................................................................73.2PCA方法提取车型特
此文档下载收益归作者所有