基于融合特征的车辆识别

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1、ｗ電＇４各种成＊葦ＩＮＡＵＮＩＣｓｃＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮ硕壬学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ．：／Ｉ．ｐｉ论丈题目基于融合特征的车辆巧别—Ｉ学科专业控制科学与工程学号２０１３２１０７０５０５：作者姓名郭艺帆帛旨關一＾￣￣？—ＩＩＩ独创性卢巧本人声明所呈交的学位论文是本人在导师巧导下进行的研究工。作及取得的研巧成果据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地麻外，

2、论文中不包含其他人已经发巧或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我＾同作的同志对本研究所做的任何贡献均ｄ在论文中作了明确的说明并衷示谢意。半Ｓ：作者签名今日期：年月＾円论文使用授权本学位论义作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和化阅。本人授权电子科技大学可．１＾将学位论文的全、部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论

3、文。（保密的学位论文在解密后巧遵守此规定）作者签名：巧师難名：鬥规：知／＾中５月／日分类号密级注1UDC学位论文基于融合特征的车辆识别（题名和副题名）郭艺帆（作者姓名）指导教师康波副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业控制科学与工程提交论文日期2016.4.28答辩日期2016.5.10学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。VEHICLERECOGNITIONBASEDONFUSIONFEATUREAMasterThesis

4、SubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ControlScienceandEngineeringAuthor:GuoYiFanAdvisor:AssociateProfessorKangBoSchool:SchoolofAutomationEngineerin摘要摘要随着经济的快速发展，车辆在人们生活中扮演着重要角色。智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)提供了一套高效便捷的城市交通管理方案，用以缓解车辆

5、融入城市所造成的问题，车辆识别作为ITS的核心功能之一，方法繁多并各有缺陷，有待改进。本文提出了对车脸组件提取不同特征的方法，不同于传统的局部特征提取方法，车脸组件特征很好地反映了车脸内部的细节，着重表现车脸不同组件的结构特性。车脸组件特征分为车灯组件的边缘特征，格栅组件的纹理特征，保险杠组件的SURF特征。它们各自表现了对应车脸组件最突出的特征信息，有很高的区分度。本文使用词袋模型融合不同的组件特征构建一个能表征车辆的融合特征向量，融合特征向量的构造方法为：对车灯、保险杠组件构建各自的视觉词典，由视觉词典得到图像的视觉词袋，最终获得词频特征

6、向量。格栅组件的纹理特征向量用格栅对Gabor滤波器的响应值获取，由其对不同方向的Gabor滤波器响应值判断出格栅的主方向，总响应值以及响应极值数量，计算响应值的强度与分布，组合这些数据为一个向量作为纹理特征向量。线性扩展获得的三个组件特征向量作为融合特征向量，融合特征向量的维数为组件特征向量维数之和。在本文设计的车辆识流程中，对输入车辆图像，使用车辆检测器确定车辆位置后，使用水平、竖直积分投影截取出最大化车脸，做进一步预校正：剔除车牌无用信息、中值滤波去噪。对最大化车脸提取车脸组件特征，由词袋模型融合后获取融合特征，与车辆数据库中的特征数据

7、匹配，输出最优结果。实验结果表明，本文所用方法行之有效，稳定性较好，特别在时间效率上有较大提升，能够满足系统的实时性需求。关键词：车辆识别，融合特征，SURF特征，Gabor滤波器，词袋模型IABSTRACTABSTRACTWiththerapidsocio-economicdevelopment,thevehicleplaysanimportantroleinpeople'slives.Peopleareincreasinglydependentonthevehicleandvehicleownershipgrowthtoanannualr

8、ateofover10%,whichcausedhugeurbandevelopmentproblems.TheseproblemsneedbytheITS(Int