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文檔簡介
1、基于數(shù)字圖像的車輛信息識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,同時也是計算機(jī)視覺、圖像處理和模式識別等交叉學(xué)科的研究熱點(diǎn),因此其相關(guān)技術(shù)的研究受到了廣泛的關(guān)注。準(zhǔn)確地獲取車輛信息,為智能交通系統(tǒng)后續(xù)控制管理提供了重要保障,同時對協(xié)助警方打擊犯罪、查處套牌車等也能提供有效依據(jù)。本文在這一背景下,對車輛信息識別技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究和相關(guān)技術(shù)的實(shí)現(xiàn),提出一種基于車標(biāo)和車尾文字信息結(jié)合的車輛信息識別方法,主要研究內(nèi)容如下:
針對車標(biāo)信息
2、識別部分,本文提出了一種基于全仿射尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法(Affine Scale Invariant Feature Transform,簡稱ASIFT)的車標(biāo)定位識別方法,實(shí)現(xiàn)了車標(biāo)定位和識別。車標(biāo)定位基于車標(biāo)和車牌的位置關(guān)系這一先驗(yàn)知識實(shí)現(xiàn),首先,通過車牌定位方法對車牌進(jìn)行定位,再根據(jù)車牌和車標(biāo)的對應(yīng)位置關(guān)系得到車標(biāo)定位初始區(qū)域;對初始定位的車標(biāo)區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測,然后再利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行膨脹腐蝕處理,并根據(jù)得到的連通區(qū)域,得到精確的
3、車標(biāo)定位區(qū)域。本文利用ASIFT對車標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取,并利用模板匹配法進(jìn)行識別,該算法的優(yōu)點(diǎn)是對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性,對拍攝視角、仿射變換、噪聲、遮擋等也具有很高的穩(wěn)定性。
針對車尾文字識別部分,本文提出了一種基于最小核值相似區(qū)域(SmallestUnivalue Segment Assimilating Nucleus,簡稱SUSAN)的車尾文字定位識別方法,實(shí)現(xiàn)了車尾文字定位和識別。車尾文字定位分為粗定位和
4、精定位,利用車尾文字和車牌的位置關(guān)系對車尾文字區(qū)域進(jìn)行初始定位,得到車尾文字區(qū)域粗定位圖像;對車尾文字初始定位圖像通過SUSAN邊緣檢測算法進(jìn)行精確定位,再利用垂直積分和水平積分投影將文字區(qū)域從背景分割出來,得到車尾文字區(qū)域圖像。本文中的車尾文字匹配識別創(chuàng)新性地使用尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法(Scale Invariant FeatureTransform,簡稱SIFT)進(jìn)行特征提取和圖像匹配,搜索模板庫中的對應(yīng)圖像,匹配點(diǎn)對最多的圖像為識別
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