基于嵌入式的多機(jī)制識別技術(shù)在ITS中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著城市道路交通管控的需要，道路交通信息的相對匱乏正促使著交通信息全面感知技術(shù)的快速發(fā)展。在自由流狀態(tài)下，對當(dāng)前某一特定車輛的精準(zhǔn)識別是交通感知領(lǐng)域的一個重大研究課題，如何借鑒人類大腦的認(rèn)知和融合機(jī)理，利用多機(jī)制傳感信息，有效融合并識別當(dāng)前指定車輛，從而達(dá)到精準(zhǔn)無誤的效果，已成為車輛自動識別的一個研究熱點。
　　 本文在充分研究和總結(jié)車輛視頻識別、射頻識別、電感傳感識別、模糊理論及多源信息融合的研究現(xiàn)狀和基本理論的基礎(chǔ)上，提出了

2、基于嵌入式雙核架構(gòu)的車輛多機(jī)制識別應(yīng)用模型，并對車輛多機(jī)制融合識別算法、復(fù)雜情況下的車牌定位算法及嵌入式QT平臺的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)等關(guān)鍵問題進(jìn)行了深入研究。主要研究工作包括：
　　 (1)提出了基于證據(jù)理論的多特征融合車牌定位算法。該算法通過對多個候選車牌區(qū)域分別提取寬高比、紋理密度和色調(diào)主值等顯著性特征，通過證據(jù)理論融合各特征置信度，識別出真正的車牌區(qū)域，最終實現(xiàn)車牌定位，更加適應(yīng)復(fù)雜情況下的車牌定位。
　　 (

3、2)提出了基于模糊理論和證據(jù)理論的多機(jī)制傳感信息融合車輛識別算法。該算法通過提取由視頻、射頻及電感傳感器識別的車輛特征信息，采用基于貼近度的模糊識別算法求出待識車輛對標(biāo)準(zhǔn)模式車輛的相似度，并將其作為各識別機(jī)制的基本概率分配，送往信息融合中心，通過證據(jù)理論進(jìn)一步融合，最終輸出融合后的目標(biāo)車輛識別結(jié)果，克服了單一車輛識別機(jī)制存在的固有缺陷。
　　 (3)完成了基于嵌入式QT的車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計。以Linux為平臺，以QT為開發(fā)工具，