常見(jiàn)小型車(chē)車(chē)標(biāo)識(shí)別.pdf

1、目前智能交通系統(tǒng)(ITS)的主要核心技術(shù)是車(chē)牌識(shí)別，而借助于車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)，能更準(zhǔn)確地獲取車(chē)輛信息，為打擊犯罪、查處套牌車(chē)等提供有利證據(jù)。本文對(duì)車(chē)標(biāo)識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究和探討。
　　 車(chē)標(biāo)定位階段，在基于車(chē)牌定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行車(chē)標(biāo)定位。根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息確定車(chē)標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域，取該區(qū)域作為車(chē)標(biāo)初定位的輸出。對(duì)初定位區(qū)域圖像進(jìn)行常規(guī)的去噪、灰度拉伸處理，利用最小值濾波對(duì)光照條件進(jìn)行估計(jì)，通過(guò)與原圖像的差值得到近似均勻光照?qǐng)D像，以減少由

2、光照不均而對(duì)后期產(chǎn)生的影響。利用水平投影粗定位車(chē)標(biāo)的上下邊界。
　　 車(chē)標(biāo)增強(qiáng)階段，通過(guò)多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，本文采用多尺度Retinex方法對(duì)車(chē)標(biāo)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，突出車(chē)標(biāo)紋理細(xì)節(jié)，增強(qiáng)邊緣;利用Sobel算子和沈算子結(jié)合得到圖像邊緣信息，通過(guò)垂直方向投影計(jì)算車(chē)標(biāo)對(duì)稱軸。
　　 車(chē)標(biāo)識(shí)別階段，本文認(rèn)為車(chē)標(biāo)的形狀、尺寸也是車(chē)標(biāo)的重要特征之一，因此建立了32*32、48*48、56*32等7個(gè)尺度的車(chē)標(biāo)庫(kù)，包含44類(lèi)。采用模糊網(wǎng)格八方