基于多特征融合的汽车车型模糊识别方法

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1、第201312年卷第11月11期MICR微OC0计MPU算TER机APP应UCA用nONSV01．32No．11Nov．201l基于多特征融合的汽车车型模糊识别方法聂小燕祁媛媛2董昕(电子科技大学成都学院电子信息工程系成都611731重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆400067)摘要：车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分。利用计算机视觉、模式识别等理论方法，对车型的有效特征提取与分类识别进行了深入的研究，提出了一种多特征融合的模糊聚类车型识别方法。通过自动调整各维特征的加权系数来调整特征对分类的贡献，结果表明达到了较好的分类效果。关键词：特征选择车型识别特征融合模糊识别

2、VehicleTypeFuzzyRecognitionMethodBasedonFeaturesFusionNIEXiaoyan2QIYuanyuan，DONGXin(DepartmentofelectronicandinformationengineeringofChengduCollegeofUESTC，Chengdu，611731，China，ChongqingTechnologyandBusinessUniversity，Chongqing，400067，China)Abstract：Vehiclerecognitionisanimportantpartofintellige

3、nttransportationsystem．Accordingtocomputervisionandpatternrecogni-tiontheory，thefeatureselectionandrecognitionofvehicletypewereresearched．Soanovelvehicletypefuzzyrecognitionbasedonfea—turefusionwaspresented．Theeachfeature’ScontributiontotheclassificationWasadjustedthroughtheadjustmentofeachfeat

4、ureweightingcoeficients，andtheresultsshowthatachievedag0odrecognitioneffect．Keywords：featureselection，vehiclerecognition，featurefusion，fuzzyrecognition1引言随着智能交通事业的发展，各停车场、收费站、交通等部门越来越需要一套完善的系统来进行管理，以便统筹安排，防止资金的流失和人员的冗余，实践证明，使用车型识别系统，能取得良好的效果。车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，近年来，车型识别技术已成为国内外研究热点之一。目前汽车种类繁多

5、，数不胜数。如何从众多的车辆中准确地识别出车型，也给我们带来了一定的困难。实际上，车型识别是典型的目标识别问题，而与目标的检测和识别息息相关的是目标的特征，这就关系到一个特征提取和特征选择的问题。而现有的车型识别方法对使用何种特征缺乏有效的评价机制。如何寻找具有良好描述和分类性能的特征及如何提取这些特征就成为解决车型识别问题的关键¨．2J。为此，利用计算机视觉、模式识别等理论方法，本文提出了一种多特征融合的模糊聚类方法，通过调整各个特征的加权系数来调整特征对分类的贡献，达到快速识别车型的目的。2车型特征提取一般来说，车型识别过程包含以下几个阶段：图像采集、图像处理、车辆分割、特征提取

6、和车型识别。本文着重介绍后面两个步骤。本文于2011—09—28收到，2011—11—08收到修改稿。本论文获得电子科技大学成都学院青年科研基金的资助和电子科技大学中央高校基本科研业务费项目资助。微计算机应用2011焦一，—三一●特征提取是目标识别中一个非常重要的环节，一个识别系统的识别能力与特征矢量的选取有直接关系。选取的特征要求具有高度的代表性、典型性及稳定性j。按照国家标准把车型分为三类：轿车、客车、货车。通常各类汽车的车身侧视图可提供整个车长、顶蓬位置、顶蓬长度及车辆高度等信息。任何车型大致都可以抽象成一个“工”字，如图1所示是轿车、客车和货车三种车型。顶长A是汽车顶篷的长度

7、。车高H是车身从最上到最下的距离。整个车辆长度以顶篷中垂线为界，分成前后两部分，即前底长D和后底长D：。J+A+I＼—／^、／厂、、U《r、JD一。——(a)轿车(b)客车(c)货车图1车型特征提取由于拍摄图像时，镜头与车辆间的距离、角度都是随机的，因此造成同一车辆，在两次拍摄图像时，上述各参数的绝对大小不相等。这就限制了我们不能用绝对长度或绝对高度等绝对参数作为识别特征j，而是用这些绝对参数来构成顶长比、顶高比和前后比等相对参数作为识别特征：(1)顶长比