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基于HOG和SVM的车标识别系统实现开题报告

 2022-01-11 05:01  

全文总字数:1309字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目前道路上。存在不少套牌、假牌、遮挡车牌等现象,仅对车牌进行识别可能无法对违章违规车辆做出正确判断。因此需要其它汽车属性配合车牌识别来提高汽车身份判断的准确率,车标是其中最合适的候选之一。车标是位于汽车头部,涵盖车辆的生产厂商信息的标志,与车牌不同的是,车标难以更换、涂改,是车辆的一个重要属性。车牌识别结合车标识别在违章违法车辆的查处和治理、肇事逃逸、公路侦查布控等方面有着重要的应用。

国内外研究现状

国内很多研究数字图像处理的,但是还没有专门实现这个车标识别技术。关于车标识别,国内外已有一些研究人员尝试了各类方法,并取得了一定的成果。早期的车标识别方法大多以研究特征提取方法为主,分类方法则采用支持向量机(SVM)。如罗彬、Wang等使用了 边 缘 直 方 图 作 为 特 征,王 枚 等 使 用主成份分析法(PCA)与不变矩对车标进行识别,这些方法相对简单,执行速度较快,准确率较一一般。磨少清等在使用 PCA 的基础上,增加了图像质量分析。通过对车标图像模糊度的计算以及评判,将质量相似的图像进行分类比较,有效地提升了准确性YU 等人使用了词袋(Bag of Words,BoW)来对车标特征进行统计与匹配,通过对特征聚类并生成码本得 到 车 标 图 片 对 应 于 该 码 本 的 BoW 表示。

2. 研究的基本内容

要实现车标识别,首先要确实车牌的位置,然后基于车牌的位置利用模板匹配和边缘检测,基于模板匹配的车标定位方法预先指定车标模板,令模板在车辆图像上方滑动,计算模板与模板下方对应的图像块的相似度,相似度达到一定阈值后,即可认为当前图像块为车标区域。

该方法简单易实现,但由于车标种类繁多,且同一厂商生产的车辆,车标尺寸不尽相同,因此,模板的选择很难确定,且算法运行时间开销较大。

车标识别采用方向梯度直方图,并且利用svm分类器进行识别‘’

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

2017.10-2018.1 选题 数据采集

2018.1-2018.2 研究和数字图像有关的论文

2018.2-2018.3开始动手写论文

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4. 参考文献

[1]何东健,数字图像处理,西安,西安电子科技大学出版社,2008.

[2]高守传,visual数字图像处理与工程应用篇,山西,中国铁道工业出版社,2009.

[3]杨枝灵,王开,visual c 数字图像获取、处理及实践应用,北京,人民邮电出版社,2003.

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