基于視頻的車輛信息提取與檢索技術(shù)研究.pdf

1、基于視頻的車輛信息提取與檢索技術(shù)在當(dāng)代交通監(jiān)控領(lǐng)域具有非常重要的意義，在智能交通、數(shù)字化城市等方面均有廣闊的應(yīng)用前景。本文主要基于卡口采集視頻進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)了車輛檢測(cè)、車輛特征信息提取、車輛檢索、數(shù)據(jù)查詢等功能，主要包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)車輛檢測(cè)技術(shù)研究。針對(duì)視頻背景復(fù)雜多變的情況，提出了一種改進(jìn)均值法的背景提取方法，并且不斷更新，使背景精確穩(wěn)定，在提高算法效果的同時(shí)保證實(shí)時(shí)性。本文采用基于輪廓的車輛檢測(cè)方法，使用背景差分

2、、鏈碼分割、凸包優(yōu)化的方法提取車輛輪廓，進(jìn)而檢測(cè)出車輛。由于本文采用全局檢測(cè)的方法，能夠檢測(cè)不同方向行駛的車輛，適應(yīng)性更廣。
　　(2)車輛信息提取技術(shù)研究。研究了顏色提取和車型識(shí)別技術(shù)，通過Haar變換獲取包含顏色信息的低頻區(qū)域，將RGB空間轉(zhuǎn)換為HSI顏色空間，提取顏色直方圖，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取車輛顏色。根據(jù)視頻中提取的車輛面積周長等屬性，結(jié)合HOG特征、SVM分類器識(shí)別車型。
　　(3)車輛檢索算法研究。研究基于圖

3、片特征的車輛檢索，針對(duì)SIFT特征不具有對(duì)稱不變性的問題，對(duì)SIFT特征進(jìn)行改進(jìn)，形成了ISIFT特征，該特征保留了SIFT的優(yōu)點(diǎn)并具有對(duì)稱不變性，同時(shí)討論了減少特征點(diǎn)錯(cuò)誤匹配的方法。針對(duì)檢索速度較慢的問題，本文研究了pHash特征，并將其和ISIFT結(jié)合，提升某些情況下的檢索速度。
　　(4)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。以上述研究的算法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了車輛特征信息提取與管理軟件，實(shí)現(xiàn)了基于視頻的車輛檢測(cè)、信息提取、數(shù)據(jù)庫管理、圖像檢索等