【摘 要】
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随着道路监控系统的数字化和智能化发展,车辆类型识别成为智能交通系统的研究重点之一。针对从道路监控系统中获取的视频图像,考虑如何从图像中提取车标局部区域的显著特征进行分析,提出了联合特征的车标特征点提取和识别方法。基于道路监控系统中的视频图像,对定位的车标图像进行归一化处理,完成了车标的方向梯度直方图特征(HOG)和局部二值模式(LBP)提取,采用支持向量机(SVM)对车标特征矢量进行分类识别。通过
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随着道路监控系统的数字化和智能化发展,车辆类型识别成为智能交通系统的研究重点之一。针对从道路监控系统中获取的视频图像,考虑如何从图像中提取车标局部区域的显著特征进行分析,提出了联合特征的车标特征点提取和识别方法。基于道路监控系统中的视频图像,对定位的车标图像进行归一化处理,完成了车标的方向梯度直方图特征(HOG)和局部二值模式(LBP)提取,采用支持向量机(SVM)对车标特征矢量进行分类识别。通过从监控视频中分割出来的10类车标、826张车标图像对算法效果进行评估,实验结果表明,支持向量机的核函数选
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