車(chē)型識(shí)別文章進(jìn)入車(chē)型識(shí)別技術(shù)社區(qū)

基于決策導(dǎo)向非循環(huán)圖SVM的汽車(chē)車(chē)型識(shí)別

隨著社會(huì)的發(fā)展，車(chē)輛越來(lái)越多，交通變得非常繁忙，城市對(duì)于公路和交通的管理已成為一個(gè)很重要的問(wèn)題。交通管理部門(mén)要實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的科學(xué)管理，必須依靠交通管理系統(tǒng)。汽車(chē)是交通系統(tǒng)管理中的主要對(duì)象，能否自動(dòng)識(shí)別汽
關(guān)鍵字： SVM 循環(huán) 汽車(chē) 車(chē)型識(shí)別

摘　要：介紹了一種在固定的單攝像頭拍攝的交通圖像序列中檢測(cè)、跟蹤、分類車(chē)輛的方法。該方法大致可分為三部分:抽取背景圖像和圖像分割;基于針孔模型的攝像機(jī)定標(biāo),計(jì)算透視投影矩陣;利用區(qū)域特征進(jìn)行匹配跟蹤,建立目標(biāo)鏈,恢復(fù)目標(biāo)三維信息,采用模型匹配法對(duì)車(chē)型分類。實(shí)驗(yàn)證明該方法簡(jiǎn)單可行。關(guān)鍵詞：圖像分割　車(chē)型識(shí)別　目標(biāo)跟蹤　模型匹配在現(xiàn)代交通管理和道路規(guī)劃中,交通流量和通行車(chē)輛的類型、速度是重要的參數(shù)。自動(dòng)獲取這些數(shù)據(jù)的方法大致可以分為兩類:一類是利用壓電、紅外、環(huán)形磁感應(yīng)線圈等傳感器獲得車(chē)輛本
關(guān)鍵字：車(chē)型識(shí)別模型匹配目標(biāo)跟蹤汽車(chē)電子圖像分割汽車(chē)電子

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