基于視覺的汽車品牌分類研究.pdf

1、公路交通中的車型分類與識(shí)別系統(tǒng)是智能交通、現(xiàn)代化城市的重要構(gòu)成部分。它的應(yīng)用遍及園區(qū)與停車場(chǎng)管理、城市道路交通狀況監(jiān)控、以及高速公路收費(fèi)等領(lǐng)域。利用計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的車型分類與識(shí)別系統(tǒng)，能在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮重要的作用，具有安裝容易而且檢測(cè)范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，是近年來的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。本文為了研究套牌車與違章車的身份確認(rèn)問題，提出了一種車輛品牌分類算法。本算法的特點(diǎn)是能提取汽車前臉（mask）圖像，對(duì)圖像進(jìn)行分類

2、且能夠達(dá)到較高的分類精度，可以應(yīng)對(duì)圖像角度及尺度的不同所帶來的干擾，而且對(duì)于光照的變化和天氣條件的改變具有很好的適應(yīng)性。本算法共包括兩個(gè)部分:感興趣區(qū)域(ROI)的定位;基于PCA-NET的車型分類。(1)感興趣區(qū)域(ROI)的定位:首先對(duì)車輛進(jìn)行檢測(cè)，本文利用基于對(duì)稱特征的車輛檢測(cè)方法確定車牌的中心位置，再利用車牌與汽車前臉的相對(duì)位置及比例定位感興趣區(qū)域。并簡(jiǎn)要分析了選擇該區(qū)域作為關(guān)鍵區(qū)域的原理以及由此而帶來的優(yōu)勢(shì)。(2)基于PCA-

3、NET的車輛品牌分類:PCA-NET是由級(jí)聯(lián)主成分分析(PCA)、二進(jìn)制哈希和塊直方圖三部分組成。其中主成分分析采用多級(jí)濾波器學(xué)習(xí)，接著利用帶有索引的簡(jiǎn)單二進(jìn)制哈希和塊狀直方圖，最后使用支持向量機(jī)(SVM)來實(shí)現(xiàn)基于圖像的汽車品牌分類。本文通過互聯(lián)網(wǎng)下載與實(shí)地拍攝，采集了一定數(shù)量的汽車前視圖像作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行4組數(shù)值實(shí)驗(yàn)，依次對(duì)暗光照條件、帶有遮擋、不同視角下的分類準(zhǔn)確率做了測(cè)試。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到，對(duì)于車輛品