圖像處理在車輛類型識別中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、論文面向智能交通系統(tǒng)，基于圖像處理理論對車輛類型識別技術進行研究。原始圖像預處理和車輛類型識別技術是其中的主要部分。文章在閱讀相關文獻的基礎上，針對下面幾個方面做出了詳細的描述和研究：
　　圖像預處理：主要有彩色圖像的灰度化、二值化、噪聲去除、邊緣檢測等。圖像預處理能改善圖像的質(zhì)量，更準確地獲取用于車輛類型識別的角點信息。
　　車型特征的提取：車型特征的提取會直接影響到識別的結果。不同車型中特征值的差異是區(qū)分車輛類型的主要依

2、據(jù)，本文引入了視覺不變量理論中的射影不變量和交比概念，以車輛頂蓬中點和車身四個端點這五個角點為特征點，計算其射影不變量來對車輛類型進行識別。
　　樸素貝葉斯分類模型的車輛類型識別方法研究：實驗過程中會受到不確定的噪聲影響，導致車輛類型的誤判。論文引入樸素貝葉斯分類模型，在角點信息不準確甚至錯誤的條件下，判斷車輛所屬類別的概率值，通過比較、選擇概率值最大的類別作為車輛的類型，提高了車輛類型分類的準確率。
　　論文在車輛類型識別

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