圖像識(shí)別及嵌入式技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
《圖像識(shí)別及嵌入式技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究》利用圖像識(shí)別與嵌入式技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中涉及的部分領(lǐng)域作了以下幾方面的工作:①在智能泊車方面提出了基于攝像機(jī)標(biāo)定模型的智能泊車系統(tǒng)算法,使泊車預(yù)測(cè)軌跡計(jì)算的精度及實(shí)時(shí)性得到了顯著改善;②在車牌識(shí)別方面提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)多級(jí)中值濾波器算法,對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理、基于Sobel算子的車牌精確定位改進(jìn)算法,基于Radon變換的字符校正改進(jìn)算法、基于改進(jìn)隱馬爾科夫特征的車牌字符識(shí)別算法,使車牌的識(shí)別率和識(shí)別速度得到了提高,能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的需要;③在車輛識(shí)別方面對(duì)車標(biāo)和車型進(jìn)行了識(shí)別研究,然后將二者識(shí)別結(jié)果綜合起來(lái)作為車輛識(shí)別的依據(jù),提出了基于改進(jìn)SIFT特征的車標(biāo)識(shí)別算法和基于改進(jìn)HOG特征與SVM分類器相結(jié)合的車型識(shí)別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的識(shí)別算法具有較高識(shí)別率,并且對(duì)光線、部分遮擋、噪聲有較強(qiáng)的魯棒性。
《圖像識(shí)別及嵌入式技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究》適合計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀,也適合作為相關(guān)程序員、工程技術(shù)人員及科研人員的參考書(shū)。
近年來(lái),在基于圖像識(shí)別技術(shù)的交通管理中,嵌入式、無(wú)線數(shù)據(jù)通信、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等先進(jìn)技術(shù)越來(lái)越多地被應(yīng)用到路面交通管理上,由此也使得智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation system,ITS)的實(shí)時(shí)性越來(lái)越強(qiáng)、準(zhǔn)確率越來(lái)越高、識(shí)別速度越來(lái)越快。
圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的一個(gè)研究方向,經(jīng)過(guò)多年的研究,圖像識(shí)別技術(shù)在社會(huì)生活中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。特別是在智能交通領(lǐng)域,圖像識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用于基于圖像識(shí)別的智能汽車電子信息系統(tǒng)、基于圖像識(shí)別的交通監(jiān)控和基于圖像識(shí)別的交通管理三個(gè)領(lǐng)域;趫D像識(shí)別的智能汽車電子信息系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)車輛外部環(huán)境和內(nèi)部信息交互的功能,包括車輛自適應(yīng)導(dǎo)航、障礙物檢測(cè)、道路識(shí)別及故障分析等;趫D像識(shí)別的交通監(jiān)控主要是利用計(jì)算機(jī)智能化技術(shù),通過(guò)攝像機(jī)或電子眼對(duì)違章車輛的車牌進(jìn)行智能識(shí)別,由交通監(jiān)管部門(mén)對(duì)道路上行駛車輛進(jìn)行信息的采集、分析、跟蹤以及交通流量參數(shù)檢測(cè)等;趫D像識(shí)別的交通管理主要實(shí)現(xiàn)智能收費(fèi)功能,包括汽車車牌識(shí)別和汽車外型識(shí)別等。
在基于圖像識(shí)別的智能汽車電子信息系統(tǒng)中,智能汽車電子信息系統(tǒng)綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)智能化、GPS、數(shù)據(jù)通信、機(jī)械控制、傳感等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)汽車監(jiān)測(cè)、定位、防盜、車內(nèi)外信息交互、故障及障礙檢測(cè)等功能,為汽車駕駛者提供自適應(yīng)巡航、交通事故預(yù)報(bào)、輕松安全方便智能化駕駛的服務(wù)。智能汽車電子信息系統(tǒng)在改善交通條件、提高汽車操控性能、實(shí)現(xiàn)交通智能化等方面起著重要作用。智能泊車輔助系統(tǒng)又稱泊車電腦警示系統(tǒng),是汽車電子信息系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,也是智能無(wú)人駕駛汽車系統(tǒng)的一個(gè)組成部分,它主要為駕車者提供車后盲區(qū)顯示、實(shí)時(shí)智能軌跡預(yù)測(cè)、警戒線警戒區(qū)提示等輔助。通常,可視泊車系統(tǒng)的硬件由數(shù)字?jǐn)z像頭、泊車系統(tǒng)中央控制器、電子顯示屏三個(gè)模塊組成。當(dāng)系統(tǒng)開(kāi)始工作時(shí),攝像頭首先將車輛周圍的環(huán)境實(shí)時(shí)攝錄下來(lái)并顯示。當(dāng)汽車轉(zhuǎn)向機(jī)的轉(zhuǎn)向角度發(fā)生變化時(shí),中央控制器通過(guò)CAN總線獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)參數(shù),然后通過(guò)一定的算法計(jì)算出該車的實(shí)時(shí)倒車軌跡并顯示在屏幕上。接著,中央控制器利用傳感器發(fā)射超聲波信號(hào)測(cè)算出障礙物的位置后,顯示距離并發(fā)出提示信號(hào)。這樣可幫助駕車者消除視野死角和因視線不清而可能發(fā)生的誤操作,提高駕駛操作的安全性。
前言
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 基于圖像識(shí)別理論的智能交通系統(tǒng)
1.3 智能交通系統(tǒng)中的圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.1 基于圖像識(shí)別理論的智能泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.2 基于圖像識(shí)別理論的車牌識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.3 基于圖像識(shí)別理論的車輛識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.4 本書(shū)的主要工作與研究成果
1.5 本書(shū)的整體結(jié)構(gòu)安排
第2章 圖像識(shí)別基本方法及關(guān)鍵技術(shù)
2.1 圖像識(shí)別基礎(chǔ)
2.1.1 圖像識(shí)別的分類
2.1.2 圖像識(shí)別方法的基本框架
2.2 圖像預(yù)處理技術(shù)
2.2.1 彩色圖像灰度化
2.2.2 灰度圖像二值化
2.2.3 圖像增強(qiáng)
2.2.4 圖像去噪
2.2.5 圖像分割
2.3 圖像特征提取
2.3.1 圖像特征提取的基本思想
2.3.2 圖像特征提取方法
2.4 圖像分類算法
2.4.1 有監(jiān)督分類方法
2.4.2 無(wú)監(jiān)督聚類方法
2.5 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像相關(guān)理論
2.5.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論的發(fā)展
2.5.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基本理論
2.5.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用
2.6 嵌入式系統(tǒng)技術(shù)
2.6.1 嵌入式Linux開(kāi)發(fā)平臺(tái)
2.6.2 嵌入式系統(tǒng)軟件
2.7 本章小結(jié)
第3章 基于攝像機(jī)標(biāo)定模型的智能泊車系統(tǒng)算法研究
3.1 智能泊車系統(tǒng)的基本框架
3.2 傳統(tǒng)的智能泊車軌跡算法研究
3.2.1 阿克曼轉(zhuǎn)向幾何特性理論
3.2.2 側(cè)方位泊車軌跡算法分析
3.2.3 垂直倒車軌跡算法分析
3.3 基于攝像機(jī)標(biāo)定的智能泊車算法
3.3.1 傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定算法
3.3.2 基于改進(jìn)畸變模型及初值優(yōu)化的攝像機(jī)標(biāo)定算法
3.3.3 基于改進(jìn)攝像機(jī)標(biāo)定模型的智能泊車軌跡算法
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4.1 采集幀率測(cè)試
3.4.2 泊車軌跡精度測(cè)試
3.5 本章小結(jié)
……
第4章 基于嵌入式技術(shù)的避障泊車系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究