2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著城市建設(shè)、汽車工業(yè)的發(fā)展,我國的機動車數(shù)量穩(wěn)步增長,隨之而來的假牌照、套牌照等車輛違法犯罪活動也日益增多。套牌車損害了實際車主的合法權(quán)益,給不法分子提供了違法亂紀的工具,給公安機關(guān)抓捕肇事逃逸車輛造成了困難,給國家稅費、養(yǎng)路費造成了損失。
  然而,目前國內(nèi)對于套牌車輛的查處主要依靠人工識別和群眾舉報等耗時、低效的方式,不能有效地解決套牌車問題。以此為背景,本文提出了套牌車輛的車型識別與檢索技術(shù),實現(xiàn)對套牌車輛的查處,加大對套

2、牌行為的打擊力度。
  本文通過提取車輛圖像的“車臉”部分,訓(xùn)練SVM(Support Vector Machine)模型來進行套牌車型識別;通過提取車輛圖像的前景區(qū)域,計算前景圖像的相似度來實現(xiàn)套牌車輛的檢索。對圖像的“車臉”以及前景區(qū)域的提取,能夠過濾掉圖像中的大量背景信息,降低計算復(fù)雜度,提高系統(tǒng)精度以及效率。
  本文對樣本集中的“車臉”以及車輛前景圖像提取HOG(Histogram of OrientedGradi

3、ent)特征,采用Adaboost方法訓(xùn)練級聯(lián)檢測器來定位圖像中的“車臉”部分和前景區(qū)域,并對正午及夜間的圖像進行了光照補償處理以提高檢測率。實驗結(jié)果證明,運用本文的方法能夠檢測到無牌、車牌遮擋、車牌污損、車牌替換、車牌偽造等套牌車輛的“車臉”及前景區(qū)域,為套牌車輛車型識別和檢索提供了極大的方便。
  在車型識別方面,對于輸入圖像,提取其“車臉”圖像,通過SVM分類器預(yù)測“車臉”的車型。本文提出了基于SVM經(jīng)驗閾值二次識別的方法,

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