智能交通系统关键技术研究--图像处理、模式识别与智能控制

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1、华中科技大学博士学位论文摘要智能交通系统是未来交通发展的必然趋势，其关键技术的研究具有深远的意义．本文对智能交通系统中的图像处理、模式识别和智能控制技术等关键技术进行了深入的研究．这些技术融合到车牌识别、车道检测和跟踪、车型识别、车辆运动检测和跟踪、交通参数检测和城m道路交叉口智能监控系统的具体研究中。r车牌识别的研究包括三方面的：【作。其一，提出了基予字符垂直边界特征和基于颜色特征的两种车牌定位方法。前者计算量小、定位精度高，适合处理车辆在交通场景中的位箕相对同定的场合。后者对灯光、天气和车辆速度均不敏感，同时不需要预先知道车牌的尺寸信息，特别适合于摄像机

2、安装存运动车辆等移动场合t其二，掘H}了一种基于模扳匹配和神经网络集成的车牌字符识别方法．这种方法集成了模扳匹配和神经网络识别车牌字符的优点．可以识别不同解析度图像中车牌中字符，对车牌中的字符识别精度高、速度快，最后，提出一种计算机分布式结构车牌识别方法。该方法可合理的利用计算资源，增加车牌{}{别的速度．在车道检测和跟踪研究方颟．本文提出了基于白线和区域检测、基于图像形状可能性和基于状态分析三种车道检测和跟踪有效方法．三种方法和已有的方法相比要么计算量小，要么对道路形状数据库的依赖小．车型识别的研究内容有三个方面．第一，提出了带参数的车辆模型描述方法，增强

3、了对车辆模型描述的灵活性t第二，建立了车辆模型和采集图像中的车辆之问的一一对应关系准则，避免了车辆模型与采集图像巾的车辆匹配的多义性；第三．采用了基于径向基神经网络的车型分类方法，确保了网络的收敛性和识别精度。三个方疆有机的组合可以大大减少车型分类的计算量，同时可提高车型分类的精度。在车辆运动检测和跟踪研究中，提山了摄像机焦距扩展FOE方法对摄像机的甲移和旋转运动参数进行估计，估计的参数可以确定车辆的运动参数，该方法计算量小且精度高．交通参数的主要内容包括车辆计数、车辆速度检测及排队状态和排队长度检测。图像帧差技术和基于虚拟线榆测技术交通参数检测的核心方法．

4、该方法通过检测车辆在车道上的某一标志线和虚拟线上是否⋯现来确定车辆在车道上的运动状况．然后应用符号分析方浃进一步获得午辆计数、车辆速度、排队长度和捧队状况。该方法对交通参数检测的正确牢高，而且其何满意的实时性能。城市道路交叉口智能监控系统研究中，主要对交叉口信号灯优化进行了深入的研究，提fIlf基r竞争和模糊逻辑交通信号控制方法及基于多目标遗传算法的模糊交通信号控制的参数优化●方法。模糊逻辑交通信号控制方法不需要建立复杂的交通信号控制模型，可有效地优化交叉f1交通信号配时．可以满足交通信号控制的实时性要求。同时采用多目标遗传算法来优化模糊逻辑控制器巾的参数，

5、能自适应不同交通准则和用户要求，具有很好的扩展性，能遥合不同的交叉IJ和不同的交通条件。卜l一。／、／、／、，、，、／关奠词智能交通系统图像处理。模式识蹦智能控带r车牌识别。车道检测与跟踪车型分类车辆运动检测与碌踪交通参数检溯。交叉口信号配时优化华中科技大学博士学位论文AbstractlotelligentTransportationSystemistheuendofmlmcdevelopmentinthefuture．anditskeytechnol08ies’researching8reofsi鲥ficance．Thispeperdevelopsthek

6、eytechnologiesofinlnllig∞t昀n岛)onationsystem,such8ailrl8舻ixo傥ssinS,胛mmreco她andintelligentcontrollingwhich眦integratedtodealwithnumber-platerecognizing,lanedetectmsendhld【ing，vehicleidenti助n8,vehiclemotiondetectingandtracking’嘶cparametersdelectine．andintelligentmonitoringformbanroadiI

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