基于小波變換及支持向量機的車型識別研究.pdf

1、車輛自動識別分類技術(shù)是智能運輸系統(tǒng)的重要組成部分，它對特定地點和時間的車輛進行識別和分類，并以之作為交通管理，收費，調(diào)度，統(tǒng)計的依據(jù)。車型的自動分類在部分發(fā)達國家已經(jīng)比較成熟的技術(shù)，但由于諸多原因，這些系統(tǒng)在我國其識別率等指標難以滿足使用要求。要實現(xiàn)我國公路收費自動化，管理規(guī)范科學化，車型自動識別的方法的研究勢在必行。 本文研究的是基于車型圖像代數(shù)特征的車型識別方法。從小波分析理論在圖像處理中的應(yīng)用和SVM在分類識別中的應(yīng)用研究

2、出發(fā)，結(jié)合小波分析以及SVM分類算法的特點，提出車型識別的特征描述及相應(yīng)提取算法，以提高車型的檢測和識別效率。論文在介紹了車輛識別系統(tǒng)的研究背景，以及國內(nèi)國外的應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，給出了這項研究的重要意義和前景，對系統(tǒng)中圖像預(yù)處理、特征提取和識別方法等環(huán)節(jié)涉及的新算法,新技術(shù)作了一個比較全面的論述。主要研究了幾個方面的問題：　 1.在不變矩描述的基礎(chǔ)上提出使用相對矩描述，將相對矩的描述方法應(yīng)用于車型輪廓特征的描述，解決了圖像平移，