静态场景下的车辆识别技术研究与实现

admin · 发表于 2023-10-10 16:13:08

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雅宝题库解析：
“智慧城市”是近年来提出的旨在使城市的运转更加智能化的概念，它首先强调城市信息的收集，而其中城市交通信息的收集主要依赖于车辆识别技术。同时，随着经济的发展，现代交通进入一个新的纪元，其中公路交通具有越来越重要的地位；而智能交通系统（ITS）的提出正是为了更好地收集道路交通信息，制定恰当的交通策略，提高交通运输效率。作为其扩展的“智慧交通”概念，旨在融合公路、城市轨道、铁路、航空、气象等各方面数据，提供各种交通信息和应用服务，是“智慧城市”的重要方面。而车辆作为公路交通中最常见的交通工具，成为交通管理、安全监控等领域的重要研究对象，针对车辆进行的目标检测和物体识别也成为近年来的研究热点。因此，对于车辆识别技术的研究具有重要意义。基于这种考虑，本文选择对静态场景中的车辆识别技术进行研究。一方面，本文针对静态场景提出使用Contourlet变换技术，进行车辆识别流程中的特征提取以及辅助车辆分割定位。利用Contourlet变换对边缘轮廓信息的提取优势，文中提出了通过不同尺度和方向的Contourlet变换系数构造车辆特征的方法，使用提取的特征进行车辆识别，同时用以区分车辆区域与背景区域以达到辅助车辆定位的目的。文中在自采集的车辆图像数据集上进行的识别正确率实验，证明了提出的特征提取方法的有效性；而对车辆与背景区域的特征比较实验，证明了提出的方法对背景具有较好的区分能力，从这两个方面提高对静态场景下的车辆识别能力。另一方面，本文分析和研究了基于支持向量机（SVM）的多类识别技术，并针对已有算法的不足，提出了一种二进制编码层次树算法（BCHT）应用于车辆识别。该算法的核心在于通过对类别的二进制编码构造SVM网络，减少了网络中分类器的数目，从而提高了预测速度。由于在实际的车辆识别应用中，SVM网络具有一次训练后可长期使用的特点，所以SVM网络的预测时间对整个识别系统的效率起决定作用。文中对已有算法和BCHT算法在识别率及时间效率上进行了比较验证实验，证明了提出的BCHT算法在保证较高识别率的基础上具有更少的预测时间，从而有较高的工程应用价值。

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