【摘要】：現(xiàn)有的交通路口智能監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)于霧霾等惡劣天氣的影響并沒有很好的應(yīng)對(duì)方法,使得交通路口的智能監(jiān)控系統(tǒng)在有霧霾等惡劣天氣的情況下無(wú)法很好地檢測(cè)違章車輛并對(duì)車牌進(jìn)行識(shí)別。而且,智能監(jiān)控系統(tǒng)在對(duì)于違章車輛檢測(cè)、異常行為識(shí)別以及車牌識(shí)別上,缺乏一套完整的框架體系,并在整體的檢測(cè)精度上有待提高。針對(duì)霧霾等惡劣天氣下的車牌識(shí)別系統(tǒng)存在的問題,對(duì)去除霧霾以及融入車輛違章行為檢測(cè)的車牌識(shí)別方面進(jìn)行了重點(diǎn)研究,構(gòu)建了霧霾天氣下的車牌識(shí)別系統(tǒng),可有效地應(yīng)對(duì)霧霾天氣所帶來的不良影響。首先,針對(duì)實(shí)際應(yīng)用需求,探究去除霧霾和車牌識(shí)別的研究意義和研究背景,分析國(guó)內(nèi)外去除霧霾和車牌識(shí)別的現(xiàn)狀,分析了相關(guān)技術(shù),總結(jié)出當(dāng)前國(guó)內(nèi)外去除霧霾和車牌識(shí)別存在的問題,針對(duì)總結(jié)出的問題,制定相關(guān)研究?jī)?nèi)容,并分析在實(shí)現(xiàn)相關(guān)研究?jī)?nèi)容過程中所應(yīng)用到的相關(guān)技術(shù)。其次,總結(jié)了去除霧霾技術(shù)特征,分析了大氣散射模型,確定去除霧霾的關(guān)鍵因素,基于深度學(xué)習(xí)理論,確定卷積層、池化層及非線性回歸層之間的映射關(guān)系,搭建用于去除霧霾的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)造訓(xùn)練樣本集和目標(biāo)函數(shù),提出了去除霧霾的方法。再次,設(shè)計(jì)了融入車輛違章檢測(cè)的車牌識(shí)別中的關(guān)鍵步驟,描述了技術(shù)原理,基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了車輛目標(biāo)的檢測(cè),基于卡爾曼濾波算法對(duì)檢測(cè)到的車輛目標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,基于SVM的思想來實(shí)現(xiàn)車輛違章行為識(shí)別。對(duì)識(shí)別到的違章車輛,通過雙步車牌定位方法以及字符分割和字符識(shí)別的聯(lián)合車牌識(shí)別法實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別工作,從而完成最終的融入車輛違章檢測(cè)的車牌識(shí)別任務(wù)。最后,對(duì)所提出去除霧霾和車牌識(shí)別的相關(guān)方法和技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,測(cè)試了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)對(duì)于去除霧霾效果的影響,并和已有的去除霧霾方法進(jìn)行比較。建立了車輛檢測(cè)與車牌識(shí)別的數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)施了融入車輛違章監(jiān)測(cè)的車牌識(shí)別過程,說明了車輛檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率。
【圖文】：

圖 4-2 車輛目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果示意圖，要對(duì)標(biāo)注的車輛目標(biāo)進(jìn)行車輛目標(biāo)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，所謂車輛目標(biāo)的跟獲取視頻序列中車輛目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡行理解。在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，車測(cè)之間連接的橋梁，好的車輛目標(biāo)跟而有效提高車輛違章行為識(shí)別的識(shí)別通過卡爾曼濾波算法對(duì)車輛目標(biāo)的跟介紹。)跟蹤算法基于線性最優(yōu)化估計(jì)方法，，歸濾波器，廣泛應(yīng)用于智能視頻與交中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)模型，然后利用當(dāng)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;U495

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本文編號(hào)：2706139