车型图像分割方法的研究

毕业论文题目基于视频图像车型轮廓的车型识别学生姓名学号专业电子信息工程班级指导教师2013 年4 月摘要随着经济的高速发展，人们的生活水平也日新月异，越来越多的私家车驰上马路。

与此同时,交通拥挤和堵塞问题也变得日益突出，交通事故以及违章现象也是频频发生，车辆管理就显得尤为重要。

智能交通系统便是随着科技发展并结合交通管理而产生的，其中车型分类技术是其一个重要分支。

本文对其中基于视频图像车型轮廓的识别技术进行了研究和分析，以期实现一个基于车型轮廓的识别系统。

本系统首先将获取的车辆图像进行预处理，通过差分法将车辆分离出来，再提取出车辆的车型轮廓曲线，对曲线进行填充操作以获取完整车辆曲线。

通过对曲线进行分析可获取所需汽车特征数据，再与设定好的相关值进行对比分析，利用最近相邻法识别便可得出实验结果。

经测试,系统具有较好稳定性和精确性。

关键词：智能交通、车型识别、图像处理、车型分类、MATLABAbstractWith the high development of economy，there has lots of changes happening in people’s life, for example，an increasing number of private cars appear。

However，the traffic jam has become a serious problem that has drawn people’s attention and brought trouble to people’s life. It is common to see traffic accidents and peccant operation，which shows great importance of vehicle management。

With the development of the science and traffic management, ITS came into the market，among which vehicle classification technique is a significant branch. This thesis is an analysis of Recognition technology based on the ，expecting to realize Recognition system。

视频图像中的车型识别
曹治锦;唐慧明
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2004(040)024
【摘要】文章介绍一种在固定单摄像头拍摄交通图像序列中检测车辆的方法.处理过程大致分为以下三步:重建不含运动目标的自然背景及图像分割;摄像机标定;目标区域的跟踪和车型识别.实验证明方法是可行的.
【总页数】3页(P226-228)
【作者】曹治锦;唐慧明
【作者单位】浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027;浙江大学信息与电子工程系,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于视频图像中的车型识别 [J], 季晨光;张晓宇;白相宇
2.测量光栅在车型识别中的应用 [J], 周树海
3.视频图像分析系统及算法仓库在视频图像库建设中的应用研究 [J], 张鹏飞;蓝维旱;高峰
4.融合独立组件的ResNet在细粒度车型识别中的应用 [J], 陈立潮;朝昕;曹建芳;潘理虎
5.基于视频图像Harris角点检测的车型识别 [J], 周爱军;杜宇人
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浙江大学信息科学与工程学院硕士学位论文基于图像识别的车型自动分类系统姓名沈勇武申请学位级别硕士专业电路与系统指导教师章专20080501摘要随着交通拥挤和堵塞等各种问题的日益突出以及计算机技术的不断发展智能交通系统简称得到了越来越广泛的应用其中车型自动分类技术是重要的一个分支。

论文对基于图像识别的车型自动分类系统进行了研究。

论文介绍了车型分类系统的发展现状举出了几种目前国内外所采用的车型自动分类的方法并分析了各自的优缺点介绍了基于图像识别的车型分类系统的研究现状归纳了车型分类系统的工作流程、核心问题和关键技术评价了目前存在的车型分类标准、车辆图像分割技术和车辆特征选取方法的不足之处。

论文采用《收费公路车辆通行费车型分类》作为车型分类标准。

通过对背景图像和车辆图像进行配准运算再用背景消减法提取目标车辆。

在第一阶段的分类过程中利用改进的线求和法提取代表车辆形状的特征参数作为神经网络分类器的输入数据然后得到车辆的形状分类结果在第二阶段的分类过程中根据形状分类结果决定是否进一步细分。

论文最后给出了实验结果和分析分类正确率达到验证了该车型分类系统的有效性。

关键词图像识别车型分类形状描述特征提取神经网络基于图像识别的车型自动分类系统第一章绪论课题研究背景和意义近年来随着社会经济的发展公路网通过能力已经不能满足交通流量日益增长的需要经过长期和广泛的研究世界各发达国家逐渐开始采用高新技术来改造现有的公路交通运输系统及其管理体系从而大幅提高了公路网的通行能力和服务质量。

随着人工智能、自动控制和模式识别等领域的发展智能交通系统简称应运而生并获得了极大的发展。

包括了智能和交通两个方面。

它将先进的人工智能、信息技术和自动控制技术等综合应用于整个交通运输管理体系通过对交通信息的实时采集、传输和处理对各种交通情况进行协调建立起一种实时、准确、高效的综合运输管理体系从而使交通设施得以充分利用实现交通运输的集约式发展【。

系统是世纪世界公路交通的发展趋势年代中期我国学者也开始在相关领域开展大量的研究。

图像分割与识别算法在自动驾驶中的应用自动驾驶技术的快速发展为我们带来了更加便利和安全的出行方式。

而在实现自动驾驶的过程中，图像分割与识别算法的应用起到了关键作用。

本文将介绍图像分割与识别算法在自动驾驶中的应用，并讨论其在提高驾驶安全性、实现环境感知和决策制定等方面的重要性。

自动驾驶技术的核心任务是实现对车辆周围环境的感知和理解。

图像分割与识别算法能够从给定的图像或视频中分割出车辆、行人、道路、交通标识等关键物体，并对它们进行准确的识别。

这为自动驾驶系统提供了全面而精确的环境信息，从而使车辆能够根据环境情况做出正确的决策和行驶轨迹规划。

在自动驾驶中，车辆的安全性是至关重要的。

图像分割与识别算法可以帮助自动驾驶系统实现对环境中的障碍物的识别和分割，从而准确地判断前方是否存在行人、车辆或其他障碍物。

通过实时监测和分析周围环境中的图像信息，自动驾驶系统可以做出及时的反应和决策，避免潜在的碰撞或危险情况。

这种环境感知能力大大提高了车辆的行驶安全性。

图像分割与识别算法还可以实现对交通标识和道路标识的检测和识别。

通过识别交通标志、红绿灯以及道路标线，自动驾驶系统能够根据交通规则和道路情况做出相应的决策和行驶策略。

例如，识别到红灯时，车辆可以自动停下来等待绿灯；识别到限速标志时，车辆可以自动调整速度。

这种智能化的识别和决策能力使得自动驾驶系统更加符合交通规则，提高了行驶的效率和安全性。

除了在日常行驶中，图像分割与识别算法还可以应用于自动驾驶系统的预测和规划阶段。

通过对路况、交通流量和交通状况的分析，自动驾驶系统可以预测未来的交通情况，并根据预测结果进行行驶轨迹的规划和选择。

例如，在高峰时段，自动驾驶系统可以选择避开拥堵的路段，选择更加快捷和高效的行驶路径。

这种基于图像分割与识别算法的智能预测和规划能力使得自动驾驶系统更加适应不同的驾驶环境和交通状况。

然而，图像分割与识别算法在自动驾驶中的应用也面临一些挑战和难题。

基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用研究一、引言车辆识别是计算机视觉领域中的一个热门研究方向，近年来随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中得到了广泛的应用。

本文主要研究基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用，并探讨其优劣势。

二、车辆识别技术现状现代车辆识别技术主要分为基于传统图像处理方法和基于深度学习技术两类。

传统的图像处理技术主要包括特征提取、特征描述和模式识别等步骤，而基于深度学习的技术则是以神经网络为基础，通过大量的实例训练来学习特征并进行模式识别。

传统的图像处理技术在车辆识别中的应用相对成熟，可以实现基础的车型分类和识别。

但是传统的方法在面对复杂的场景或者光照变化等问题时表现较差，因此无法满足实际需求。

三、基于深度学习的图像分析技术基于深度学习的图像分析技术主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等模型。

其中，CNN模型是目前应用最为广泛的一种模型，主要用于图像识别和分类。

CNN模型通过多层卷积和池化等操作，实现图像的高级抽象和特征提取。

此外，使用深度学习进行车辆识别的优势在于不需要人工提取特征，而是通过网络自动学习图像特征。

因此，基于深度学习的车辆识别技术具有更高的准确性和鲁棒性。

四、基于深度学习的车辆识别应用研究基于深度学习的车辆识别技术已经在不同场景应用中有了广泛的研究和应用。

以下列举两个基于深度学习的车辆识别应用案例：1. 车牌识别车牌识别是一个实用性很强的车辆识别领域，在治安监控、交通管理、停车场管理等方面有着广泛的应用。

基于深度学习的车牌识别技术是目前车牌识别技术中最为优秀的一种方法。

具体来说，使用基于CNN的模型结合OCR技术，对车牌区域进行抽取和分割，然后将分割后的字符送入CNN模型中进行识别。

该方法可以有效地解决车牌识别中车牌区域分割和字符识别的问题，进而实现车牌的高效准确识别。

图像分割算法在无人驾驶中的应用探索无人驾驶技术是近年来快速发展的领域，它的实现离不开计算机视觉技术的支持。

图像分割算法作为计算机视觉领域中的重要技术，可以将图像分解成多个区域，对无人驾驶来说尤为重要。

本文将探讨图像分割算法在无人驾驶中的应用，并讨论其可能的发展方向。

首先，图像分割算法在无人驾驶中的应用之一是道路标线分割。

道路标线是无人驾驶中的重要的环境特征之一，通过分割道路标线可以帮助车辆识别车道线，从而实现车辆的自动驾驶。

常见的图像分割算法，如基于颜色特征的阈值分割算法、基于纹理特征的边缘检测算法以及基于深度学习的语义分割算法等，都可以用来分割道路标线。

这种应用能够提高无人驾驶的识别准确性和稳定性，从而增加交通安全性。

其次，图像分割在无人驾驶技术中还可以应用于障碍物检测和识别。

无人驾驶车辆需要实时检测图像并判断图像中是否存在障碍物，例如其他车辆、行人、交通标志等。

通过图像分割算法，可以将图像中的不同区域进行分割，从而更准确地检测和识别障碍物。

目前，深度学习的语义分割算法在障碍物检测和识别上取得了显著的成果，其高准确性和鲁棒性使其成为无人驾驶中的理想选择。

此外，图像分割算法还可以应用于无人驾驶的行为预测和决策。

通过分割图像中的不同物体和区域，可以准确获得交通场景的语义信息，包括车辆、行人、路面等。

这些信息可以提供给无人驾驶系统，用于预测其他交通参与者的行为，从而做出更合理的决策。

例如，当行人进入道路时，无人驾驶系统可以通过图像分割算法检测到行人的位置并预测其可能的行动，从而及时避免潜在的危险。

在未来，图像分割算法在无人驾驶技术中的应用还有很大的发展空间。

一方面，随着硬件技术的进步，如传感器的升级和计算能力的提升，图像分割算法可以在更高分辨率的图像上进行运算，从而提高算法的准确性和效率。

另一方面，随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的图像分割算法可以更好地利用大量的标注数据进行训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

基于改进HOG特征提取的车型识别算法引言：随着计算机视觉的快速发展，车辆识别在交通管理、智能驾驶以及车辆监控等领域发挥着重要作用。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种常用的图像特征提取方法，它通过统计图像局部区域的梯度信息，用直方图表示图像特征。

本文将基于改进HOG特征提取的车型识别算法进行研究和探讨。

一、HOG特征提取的原理HOG特征提取算法主要包括以下几个步骤：1.图像预处理：将输入图像转换成灰度图像，可通过灰度化算法将RGB彩色图像转换为灰度图像。

2. 梯度计算：使用Sobel算子计算图像在x和y方向的梯度值，进而计算每个像素点的梯度幅值和方向。

3.单元划分：将图像划分成若干个单元，通常选取8×8的单元大小。

4.统计梯度方向直方图：在每个单元内，将像素点的梯度方向按照一定的角度分段，统计每个方向段的直方图。

5.块归一化：对每个块内的直方图进行归一化，使得特征具有一定的鲁棒性。

6.特征向量生成：将所有块内的归一化直方图进行拼接，生成最终的HOG特征向量。

二、改进HOG特征提取的方法1.多尺度特征提取：在原始HOG算法中，只采用单一尺度的特征进行训练和识别，容易受到尺度变化的影响。

可以通过在不同尺度上提取HOG特征，然后进行融合，以增强算法的鲁棒性。

2.空间金字塔特征提取：在原始HOG算法中，对整个图像进行特征提取，可能会忽略部分重要的车辆细节。

可以采用空间金字塔的方式划分图像，然后对每个子图像进行特征提取，最后进行融合，以提高识别的准确性。

3.配对特征向量生成：在原始HOG算法中，仅仅通过拼接归一化直方图来生成特征向量，可能会忽略不同方向的关联。

可以引入配对特征向量的概念，将相邻方向的直方图进行配对，再拼接，以提高特征的表达能力。

三、实验结果与分析我们在一些公开的车型识别数据集上进行了实验，采用了改进的HOG特征提取算法。

实验结果表明，相比于原始HOG算法，改进的算法在车型识别性能上有了显著提升。

车辆实例分割算法研究随着自动驾驶技术的不断发展和普及，车辆实例分割算法成为了自动驾驶领域中的一个重要研究课题。

车辆实例分割算法是指利用计算机视觉技术对图像中的车辆进行识别和分割，从而实现对车辆的精确检测和定位。

本文将从算法原理、应用场景和研究现状等方面对车辆实例分割算法进行探讨。

一、算法原理车辆实例分割算法的核心原理是利用深度学习技术，通过对大量标注好的图像数据进行训练，从而使得计算机能够对图像中的车辆进行准确识别和定位。

常用的深度学习模型包括Faster R-CNN、Mask R-CNN和YOLO等。

这些模型在计算机视觉领域取得了巨大成功，能够有效地处理图像中的目标检测和分割任务。

1. Faster R-CNNFaster R-CNN是一种常用的目标检测算法，它通过深度卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，然后利用区域建议网络（RPN）生成候选框，最后通过分类器和回归器对候选框进行筛选和调整，从而实现对图像中目标的检测和定位。

在车辆实例分割任务中，Faster R-CNN可以通过对图像中的车辆进行候选框生成和分类，从而实现对车辆的准确检测。

Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上增加了实例分割的功能，能够同时对图像中的目标进行检测和分割。

在车辆实例分割任务中，Mask R-CNN可以直接生成车辆的分割掩模，并进一步精确地识别车辆的轮廓和位置。

3. YOLOYOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，能够在不牺牲精度的情况下实现对图像中目标的快速检测。

对于车辆实例分割任务，YOLO能够快速而准确地识别图像中的车辆，并给出它们的位置和边界框。

以上这些算法都能够在一定程度上解决车辆实例分割的问题，但它们也存在一定的局限性，例如在复杂环境下的性能下降、边界模糊等。

对车辆实例分割算法的研究还需要进一步深入和完善。

二、应用场景车辆实例分割算法在自动驾驶领域有着广泛的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面：1. 自动驾驶在自动驾驶系统中，车辆实例分割算法能够帮助汽车识别周围车辆的位置、大小和轮廓，从而帮助汽车进行避障和路径规划。

语义分割技术在自动驾驶中的应用与研究自动驾驶技术作为当今科技领域的热门话题，正逐渐改变着人们对交通出行的认知。

在实现自动驾驶的过程中，语义分割技术扮演着重要的角色。

语义分割技术能够将图像中的每个像素点进行分类，并给予其相应的语义标签，从而使自动驾驶系统能够更好地理解车辆周围环境，实现安全、高效的行驶。

本文将深入探讨语义分割技术在自动驾驶中的应用与研究现状。

首先，语义分割技术在自动驾驶中的应用可以大致分为三个方面：目标检测与识别、场景理解与决策、路径规划与控制。

目标检测与识别是自动驾驶系统中最早也是最基础的任务之一。

通过语义分割技术，自动驾驶车辆能够准确地识别出行驶环境中的交通标志、车辆、行人等不同的目标，并对其进行分类和跟踪。

这对于实现车辆与周围环境的准确互动、实现安全行驶至关重要。

场景理解与决策则是自动驾驶系统中的核心环节。

通过语义分割技术，车辆可以快速而精准地理解周围的道路情景，包括道路类型、车道线、交通信号灯等信息。

在基于图像的场景感知中，语义分割技术能够帮助自动驾驶车辆更好地分辨道路边沿、障碍物以及其他车辆，从而为车辆下一步的决策提供重要的参考依据。

路径规划与控制是实现自动驾驶的关键一环。

通过语义分割技术，车辆可以获取到更加准确的路面信息，在路况复杂的情况下，为车辆提供更合理的路径规划。

此外，语义分割技术还可以帮助车辆进行车道保持，确保车辆在行驶过程中始终处于正确的车道内。

在语义分割技术的研究中，研究人员通过不断改进算法、优化模型，提高了语义分割技术在自动驾驶中的应用效果。

由于语义分割是一个像素级别的任务，传统的基于检测框的算法难以满足需求。

因此，研究人员借鉴了全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）的思想，提出了一系列的语义分割网络，如U-Net、SegNet、DeepLab等。

这些网络模型在准确度和效率方面都有所提升。

另外，由于自动驾驶的应用场景复杂多变，对语义分割算法的实时性要求很高。

图像处理中的数学形态学算法在车牌识别中的应用随着车辆数量的不断增加，车牌识别技术在交通管理、安防监控、停车场管理等领域中扮演着重要的角色。

而在车牌识别技术中，数学形态学算法作为一种重要的图像处理工具，具有很高的应用价值。

本文将重点探讨数学形态学算法在车牌识别中的应用，以及其在该领域中的优势和挑战。

一、数学形态学算法简介数学形态学算法是一种基于形状和结构分析的图像处理方法，其基本原理是利用集合论中的膨胀和腐蚀运算来分析图像中的形状和结构特征。

其中，膨胀操作可以扩张图像中的目标物体，而腐蚀操作可以收缩图像中的目标物体。

这些基本的形态学操作可以通过组合和重复应用来提取图像中的目标物体，并进行形状分析和特征提取。

二、数学形态学算法在车牌识别中的应用1. 车牌定位车牌识别的第一步是车牌的定位，即从整个图像中准确定位车牌的位置。

数学形态学算法可以通过腐蚀和膨胀操作来消除图像中的噪声，提取出车牌的边界信息。

通过应用腐蚀和膨胀操作，可以得到一系列形状和尺寸各异的区域，而其中包含车牌的区域往往具有明显的矩形或正方形特征。

因此，通过对这些区域进行形态学分析和筛选，可以有效地定位车牌的位置。

2. 车牌字符分割车牌字符分割是车牌识别的关键步骤之一，其中车牌上的字符需要被正确分割出来以方便后续的字符识别。

数学形态学算法可以通过腐蚀和膨胀操作来分离车牌上的字符，消除字符之间的干扰。

通过应用腐蚀操作，可以收缩车牌上的字符区域，使得字符之间的间隔增大；而通过应用膨胀操作，则可以扩张字符区域，使得字符之间的间隔变小。

通过选择合适的腐蚀和膨胀操作的组合方式，可以有效地实现车牌字符的分割。

3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别的最后一步，其中车牌上的字符需要被分析和识别出来。

数学形态学算法可以通过应用开运算和闭运算操作来修复和增强字符区域的形态特征，从而提高字符识别的准确性。

开运算可以消除字符区域之外的噪声，平滑字符区域的边界；而闭运算则可以填充字符区域中的空洞，增强字符区域的连通性。