基于svm车型识别系统的设计与实现毕业设计

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1、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VehicleIdentificationSystemBasedOn

2、SVMDesignAndImplementationAbstract:AutomaticVehicleIdentificationandClassificationofIntelligentTransportSystemtechnologyisanimportantpartofitsspecificplaceandtimetheidentificationandclassificationofvehicles,andusedastrafficmanagement,fees,scheduling,statisticalbasis.China'sroadtolltoa

3、chieveautomation,standardizedandscientificmanagement,AutomaticVehicleIdentificationMethodimperative.Thispaperexploresthecharacteristicsofthevehiclemodelimagealgebrarecognition.Thismethodfirstusesbackgroundsubtractiontoextractfromthebackgroundimagemovingvehicles,andvehicleimageisprepro

4、cessed,andthenusetheparallelfeaturefusionmethodusingprincipalcomponentanalysis,andfinallythroughthesupportvectormachineclassifierforvehicleidentification.Keyword:Vehiclerecognition,featurefusion,featureextraction,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31.3本文

5、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42.2图像标准化53车型特征提取73.1PCA方法概述73.2PCA方法提取车型特征84基于支持向量机的车型识别分类器94.1现有的几种分类方法94.2支持向量机104.2.1线性支持向量机114.2.2非线性支持向量机134.2.3用于多类识别的支持向量机134.3决策支持向量机进行多分类144.4支持向量机进行车型快速识别154.4.1概述154.4.2多类(k类)问题的SVM算法174.5实验结果及比较175结论19致谢：19参考文献：20附录：211引言1.1车型识别的研究内容及其应用电子技术、通

6、信技术、计算机技术和自动控制技术的发展，为解决交通问题提供了新的思路，于是，智能运输系统(ITS，Intelligentansportationsystem)就应运而生了[1]。实践证明，智能运输系统是解决当前交通拥堵、环境污染严重等问题的有效途径。目前ITS在美国、欧洲、日本等国家、地区己受到政府、产业机构、科学研究单位的重视。它的研究领域广阔，各国各地区的侧重点也有所不同。由于建设高速公路的投资较大，贷款筑路、以路养路收费还贷的政策早已深入人心。但是高速公路上的收费站大大地降低了高速公路的通行能力。国外己有实行不停车收费的例子，在国内，不停车收费也是这种收费制

7、式的发展方向。电子收费系统是智能运输系统在公路收费领域的具体表现，其应用可解除收费站的“瓶颈”制约作用，较好地缓解收费站的交通拥挤、排队等待以及环境污染等问题。电子收费系统具有的诸多优点，使其成为世界各国交通部门优先研究、发展、应用的技术之一，无论是在欧、美发达国家，还是在亚洲发展中地区，截至目前，电子收费系统己经拥有一套相对较成熟的技术体系，成功实现并投入实用的范例在各地纷纷出现[2]。我国的公路收费系统主要采用以下三种形式：1.均一制系统。收费站建在公路的所有入口，车辆在一个路口交费后，可在该公路全线自由行驶，无需再次交费，收费标准仅因车型不同而不同，与行驶里

8、程无关。2