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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

作者：耿慶田著
出版社：中國(guó)水利水電出版社出版時(shí)間：2018-08-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 212
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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 版權(quán)信息

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 內(nèi)容簡(jiǎn)介

耿慶田著的《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。 本書適合計(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。

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 目錄

前言
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(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
4.1 實(shí)時(shí)可視避障泊車系統(tǒng)的構(gòu)建
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