基于视觉的车辆分类识别算法研究

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4、业名称：控制理论与控制工程研究方向：系统仿真及应用论文类型：基础研究申请学位：工学硕士指导教师姓名：李忠海指导教师职称：教授指导教师单位：沈阳航空航天大学论文提交日期：2016年3月01日论文答辩日期：2016年3月12日沈阳航空航天大学2016年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREERESEARCHFORVEHICLECLASSIFICATIONANDFECOGNITIONBASEONVISUALCandidate：YangCaoSuperv

5、isor：Zhong-haiLiSpecialty:ControlTheoryandControlEngineeringDate:March2016原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果，也不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文研究做出重要贡献的个人或集体均已在论文中进行了说明并表示谢意。。本声明的法律后果由本人承担论文储签名；心心＇度年月曰３；沈阳航空航天

6、大学硕士学位论文摘要随着社会经济的不断发展，人们生活越来越富裕，选择汽车作为主要的出行方式更为普遍，为人民出行带了极大的便利。汽车呈爆炸性式增长，在给人们带来诸多方便的同时，也使犯罪分子直接或间接使用汽车。追踪犯罪分子，目前警方采用的手段是利用车牌对车辆进行识别，结合车辆库，确定犯罪车辆。这种方式对于套牌车或者车牌有遮挡的情况就不能适用，只能结合一些线索在交通路口进行人工排查可疑车辆。这就亟需一种不通过车牌识别车辆的算法，办案人员可以在符合条件的通行记录中，快速获取到重要的价值信息，极大的提高办案的速度和效率，

7、在一些车牌识别不了车辆地方，对车辆更加准确识别。本文针对以上问题，开展了基于视觉的车辆分类识别算法的研究，包括静态车辆和运动车辆的检测、车辆分类综合特征提取和车辆分类识别三个方面的研究。1.静态车辆检测利用模板匹配的方法，通过建立匹配衡量函数，并用人工蜂群算法进行优化，使静态车辆检测更加准确，更加快速。运动车辆检测利用背景差分的方法，利用多尺度混合高斯模型对背景进行建模，并与传统方法进行了比较。这种方法能有效分离图像噪声和特征，对运动车辆检测更加准确。2.结合视觉分析车辆的特征，提出车辆的低层特征和高层特征。用

8、车辆图像像素数、平均亮度、区域灰度平直度、直方图偏移度和熵构成的五维特征向量描述低层特征，经过HOG与SIFT特征比较，用HOG特征描述高层特征。为了更好的对车辆进行分类识别，创新性的提出了车辆分类综合特征。3.通过对BP神经网络和支持向量机的比较，采用支持向量机的方法对车辆进行分类识别。利用车辆分类综合特征建立三类车型的有向无环分类器，并与使用单特征的车辆分类识别进行了对比。结果综合