欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:252718
大小:1.64 MB
页数:28页
时间:2017-07-14
《毕业论文基于SVM车型识别系统的设计与实现》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、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VehicleIdentificationSystemBas
2、edOnSVMDesignAndImplementationAbstract:AutomaticVehicleIdentificationandClassificationofIntelligentTransportSystemtechnologyisanimportantpartofitsspecificplaceandtimetheidentificationandclassificationofvehicles,andusedastrafficmanagement,fees,scheduling,statisticalbasis.China'sroa
3、dtolltoachieveautomation,standardizedandscientificmanagement,AutomaticVehicleIdentificationMethodimperative.Thispaperexploresthecharacteristicsofthevehiclemodelimagealgebrarecognition.Thismethodfirstusesbackgroundsubtractiontoextractfromthebackgroundimagemovingvehicles,andvehiclei
4、mageispreprocessed,andthenusetheparallelfeaturefusionmethodusingprincipalcomponentanalysis,andfinallythroughthesupportvectormachineclassifierforvehicleidentification.Keyword:Vehiclerecognition,featurefusion,featureextraction,decisionsupportvectormachine第25页共22页毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明
5、原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名: 日 期: 指导教师签名: 日 期: 使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子
6、版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 第25页共22页学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者
7、签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日第25页共22页目录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
8、车型特征提取73.1PCA方法概述73.2PCA方法提取车型特征8
此文档下载收益归作者所有