基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用

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基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用

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毕业论文范文题目：基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用，论文范文关键词：基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用
基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：车型自动识别是近几年发展起来的智能交通系统中的重要组成部分，是图像处理和模式识别应用研究领域的一个热点。本课题综合分析了当前国内外车型识别技术，特别是视频图像车型识别技术的研究状况，在此基础上提出了基于堆土机非相似距离度量的车型分类系统实现的一种新方法。该系统可以无需现场标定，通过视频设备采集实时交通车辆运动图象（此处忽略..），采用软件算法对图象序列处理，进行运动车辆实时分类。论文首先从理论的角度，分析了车辆识别的主要特点及相关技术；从系统工程的角度，探讨了车型识别的系统组成及应用模型；从系统应用实现的角度，给出了一个实际道路交通车辆的车型分类系统的仿真实现。文中重点讨论了以下几个视频图像车型识别系统的关键问题：1）在图象车辆检测系统实（文章此处忽略..）现中结合道路实际情况给出一个新的系统交通车辆检测框架，能较为简便的实现车辆的定位，并针对该框架的交通流的各种情况的处理效果进行了分析。2）在车辆图象处理方面，结合系统需求，采用了“复杂环境下背景生成法”，“动态背景刷新”，用于减少阴影影响的“L*a*b彩色空间目标分割方法”的新处理策略。为了使的相似度量更接近人的感官感（略..）觉，提出了一种新的非相似度量---堆土机距离EMD（EarthMover’sDistance）用于计算待分类车辆与各类之间的非相似距离。3）为了非相似距离不受采集车辆对象平移，尺度变化影响，引入了“图象形状局部上下文描述符”概念来描述图象目标对象，可以具有平移不变性，尺度不变性，和旋转不变性，并给予了实验数据和结果（此处忽略..）分析。4）形状匹配问题属于高维数据分类问题，它的计算复杂性很高,特别是在基数n很大的情况下，算法将很难应用于实时系统，为了解决实时系统的时间响应性，采用了一种度量嵌入的近似算法，在算法精确性和实时性上给予折衷，并给出实验结果。WP=3利用实际交通车辆信息进行验证，系统经过测试，达到了预期的设计效果。

以上为本篇毕业论文范文基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用的介绍部分。

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