基于神经网络的汽车车型识别系统的研究--吴志攀

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1、分类号密级WWWWWWW■W

2、Supervisor：Prof.ZhaoYuelongCollegeofInformationScience&EngineeringCentralSouthUniversityChangShaHunanP.R.CMarch2006原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宄成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研宄工作所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：日期：年

3、_月_日关于学位论文使用授权说明本人了解屮南人学有关保留、使用学位论文的规定，g卩：学校有权保留学位论文，允许学位论文被査阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。作者签名：导师签名：日期：年_月摘要近年来，随着我国国民经济的不断发展，交通运输越来越繁忙，对交通管理提出了新的要求。在过桥过路收费系统中，需要对汽车车型进行识别，以便收取相应的费用。本文对基于神经网络的汽车车型识别系统的几个主要环节进行了较深入细致的探讨。首先对采集的车辆图像进行预处理，通过灰

4、度变换、图像平滑等方法剔除噪音，以提高图像质量；然后对其进行分割并提取特征，在这个过程中经过图像的二值化处理、Sobel边缘检测、图像横向填充与纵向填充、图像修正，再提取出图像特征参数；进而利用离线训练好的BP神经网络，结合所提取的特征参数进行车型识别。这个的算法流程无论对静止的车辆还是运动的车辆的类型分析都是有效的。关键词：汽车车型，图像分割，特征提取，神经网络，自动识别AbstractThispaperdiscussesdeeplyinseveralmainfactorsofsystemofbasingonneuralnetwork’svehic

5、letypeautomaticrecognition,andproposesacoupleofnewmethods.Firstlyweanalyzevehicleimagecollected,bymeansofimagepre-process,whichtoimprovequalityofimage.Secondly,imagesegmentationusingthresholdselectiontechnique,etc.,andthenextractfeaturesfromit.Thenweuseatrainedoff-lineBP(BackPr

6、opagation)neuralnetworktorecognizevehicletype.Resultsprovedallthealgorithmsproposedareeffectivewhethertostaticormotionvehicles.Finally,weestablishaneuralnetwork’svehicletypeautomaticrecognitionsystembasedontheprocesseddataoflab,andachieveapleasedresult.KeyWords:imagesegmentatio

7、n,featuresextraction,neuralnetwork,automaticrecognition,vehicletypein目录原创性声明IIABSTRACTIll§录IV谢仑111问题的提出11.2车型识别方法的研究现状11.3课题的内涵及难度31.4本文所做的主要工作3第二章图像处理理论与分析52.1图像处理原理及方法52.1.1图像处理52.1.2彩色图像的灰度化2.1.3图像处理方法2.2车型图像识别中的系统组成2.3图像文件格式的解剖2.3.1BMP(bitmap)文件格式677882.3.2GIF(GraphicsInter

8、changeFormat)文件格式2.3.3JPEG(JointPhotographicExpertsGro