| 题名 | 基于双目视觉的车辆自动识别与分类技术研究 |
| 作者 | 武宏伟 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2005-05-31 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 导师 | 马钺 |
| 关键词 | 车型分类 双目视觉 图像处理 支持向量机 |
| 其他题名 | Research on vehicle automatic identification and classification techniques based on biocular vision |
| 学位专业 | 模式识别与智能系统 |
| 中文摘要 | 车辆自动识别与分类技术不仅是实现不停车收费的关键技术之一，也是现有人工计算机收费系统提高处理能力的一个重要途径。本文在对已有的车辆自动识别与分类方法进行分析比较的基础上，设计了一种以双目视觉理论为依据的车辆自动识别与分类系统。该系统主要面向不停车收费领域，能够实现车辆自动识别与分类，并且该系统还可以与车载电子标签进行有机结合从而实现更加可靠的车型识别。 该系统通过设置在收费车道的两部摄像机对经过的车辆进行实时图像采集。对于采集到的车辆图像，系统首先进行一系列预处理如背景去除、对比度扩展等，然后提取图像中的具有一定宽度的线段特征用于立体视觉匹配，从匹配结果中可以重建车辆的外形信息。这些信息由系统中的车型分类器进行分类最终得到车辆的类型。 本文对系统中所用到的图像处理方法进行了改进，使之能对来自收费车道环境的车辆图像进行有效处理。文中给出了相应算法的处理结果。与其它的双目视觉系统一样，该系统需要对两部摄像机进行标定。本文采用了两步标定的方法进行摄像机参数标定，首先在实验室内对摄像机内参数进行精确标定，然后在收费车道标定摄像机的几何参数，文中通过试验对这种两步标定方法的有效性进行了检验。 支持向量机是一种基于有限样本的非线性学习机，该系统中引入了基于支持向量机的车型分类单元，用于对车辆进行分类。 本文还给出了这一系统和车载电子标签识别技术相结合的应用方案。 |
| 索取号 | TP391.4/W92/2005 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-08-29 |
| 分类号 | TP391.4 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/9444]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_自动化系统研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 武宏伟. 基于双目视觉的车辆自动识别与分类技术研究[D]. 中国科学院沈阳自动化研究所. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2005. |
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