圖像識別及嵌入式技術(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標定模型的智能泊車系統(tǒng)算法,使泊車預(yù)測軌跡計算的精度及實時性得到了顯著改善;②在車牌識別方面提出了一種改進的自適應(yīng)多級中值濾波器算法,對圖像進行去噪處理、基于Sobel算子的車牌精確定位改進算法,基于Radon變換的字符校正改進算法、基于改進隱馬爾科夫特征的車牌字符識別算法,使車牌的識別率和識別速度得到了提高,能夠滿足實際應(yīng)用的需要;③在車輛識別方面對車標和車型進行了識別研究,然后將二者識別結(jié)果綜合起來作為車輛識別的依據(jù),提出了基于改進SIFT特征的車標識別算法和基于改進HOG特征與SVM分類器相結(jié)合的車型識別算法。實驗結(jié)果表明,改進后的識別算法具有較高識別率,并且對光線、部分遮擋、噪聲有較強的魯棒性。
《圖像識別及嵌入式技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究》適合計算機及相關(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。
近年來,在基于圖像識別技術(shù)的交通管理中,嵌入式、無線數(shù)據(jù)通信、計算機視覺等先進技術(shù)越來越多地被應(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)的實時性越來越強、準確率越來越高、識別速度越來越快。
圖像識別技術(shù)是人工智能的一個研究方向,經(jīng)過多年的研究,圖像識別技術(shù)在社會生活中的應(yīng)用也越來越廣泛。特別是在智能交通領(lǐng)域,圖像識別技術(shù)主要應(yīng)用于基于圖像識別的智能汽車電子信息系統(tǒng)、基于圖像識別的交通監(jiān)控和基于圖像識別的交通管理三個領(lǐng)域;趫D像識別的智能汽車電子信息系統(tǒng)主要實現(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、道路識別及故障分析等。基于圖像識別的交通監(jiān)控主要是利用計算機智能化技術(shù),通過攝像機或電子眼對違章車輛的車牌進行智能識別,由交通監(jiān)管部門對道路上行駛車輛進行信息的采集、分析、跟蹤以及交通流量參數(shù)檢測等;趫D像識別的交通管理主要實現(xiàn)智能收費功能,包括汽車車牌識別和汽車外型識別等。
在基于圖像識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)綜合運用計算機智能化、GPS、數(shù)據(jù)通信、機械控制、傳感等技術(shù)來實現(xiàn)汽車監(jiān)測、定位、防盜、車內(nèi)外信息交互、故障及障礙檢測等功能,為汽車駕駛者提供自適應(yīng)巡航、交通事故預(yù)報、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,也是智能無人駕駛汽車系統(tǒng)的一個組成部分,它主要為駕車者提供車后盲區(qū)顯示、實時智能軌跡預(yù)測、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)字攝像頭、泊車系統(tǒng)中央控制器、電子顯示屏三個模塊組成。當系統(tǒng)開始工作時,攝像頭首先將車輛周圍的環(huán)境實時攝錄下來并顯示。當汽車轉(zhuǎn)向機的轉(zhuǎn)向角度發(fā)生變化時,中央控制器通過CAN總線獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)參數(shù),然后通過一定的算法計算出該車的實時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)射超聲波信號測算出障礙物的位置后,顯示距離并發(fā)出提示信號。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)中的圖像識別相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.1 基于圖像識別理論的智能泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.2 基于圖像識別理論的車牌識別技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.3 基于圖像識別理論的車輛識別技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.4 本書的主要工作與研究成果
1.5 本書的整體結(jié)構(gòu)安排
第2章 圖像識別基本方法及關(guān)鍵技術(shù)
2.1 圖像識別基礎(chǔ)
2.1.1 圖像識別的分類
2.1.2 圖像識別方法的基本框架
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
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 無監(jiān)督聚類方法
2.5 計算機視覺圖像相關(guān)理論
2.5.1 計算機視覺理論的發(fā)展
2.5.2 計算機視覺基本理論
2.5.3 計算機視覺的應(yīng)用
2.6 嵌入式系統(tǒng)技術(shù)
2.6.1 嵌入式Linux開發(fā)平臺
2.6.2 嵌入式系統(tǒng)軟件
2.7 本章小結(jié)
第3章 基于攝像機標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 基于攝像機標定的智能泊車算法
3.3.1 傳統(tǒng)攝像機標定算法
3.3.2 基于改進畸變模型及初值優(yōu)化的攝像機標定算法
3.3.3 基于改進攝像機標定模型的智能泊車軌跡算法
3.4 實驗結(jié)果與分析
3.4.1 采集幀率測試
3.4.2 泊車軌跡精度測試
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)計研究