【摘要】：論文面向智能交通系統(tǒng)，基于圖像處理理論對車輛類型識別技術進行研究。原始圖像預處理和車輛類型識別技術是其中的主要部分。文章在閱讀相關文獻的基礎上，針對下面幾個方面做出了詳細的描述和研究： 圖像預處理：主要有彩色圖像的灰度化、二值化、噪聲去除、邊緣檢測等。圖像預處理能改善圖像的質量，更準確地獲取用于車輛類型識別的角點信息。 車型特征的提�。很囆吞卣鞯奶崛苯佑绊懙阶R別的結果。不同車型中特征值的差異是區(qū)分車輛類型的主要依據，本文引入了視覺不變量理論中的射影不變量和交比概念，以車輛頂蓬中點和車身四個端點這五個角點為特征點，計算其射影不變量來對車輛類型進行識別。 樸素貝葉斯分類模型的車輛類型識別方法研究：實驗過程中會受到不確定的噪聲影響，導致車輛類型的誤判。論文引入樸素貝葉斯分類模型，，在角點信息不準確甚至錯誤的條件下，判斷車輛所屬類別的概率值，通過比較、選擇概率值最大的類別作為車輛的類型，提高了車輛類型分類的準確率。 論文在車輛類型識別的研究工作中取得了一定的進展，但是在對如何減少噪聲對識別的影響，如何準確獲取角點信息等方面都還需要進一步完善，若能做到對同一大類型中的不同型號車輛進行識別將會更具現實意義。
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【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U495;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2497923