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圖像識別及嵌入式技術在智能交通系統中的應用研究 版權信息
- ISBN：9787517066743
- 條形碼：9787517066743 ; 978-7-5170-6674-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像識別及嵌入式技術在智能交通系統中的應用研究 內容簡介
耿慶田著的《圖像識別及嵌入式技術在智能交通系統中的應用研究》利用圖像識別與嵌入式技術在智能交通系統中涉及的部分領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算法，使泊車預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，然后將二者識別結果綜合起來作為車輛識別的依據，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分類器相結合的車型識別算法。實驗結果表明，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。 本書適合計算機及相關專業的本科生和研究生閱讀，也適合作為相關程序員、工程技術人員及科研人員的參考書。
圖像識別及嵌入式技術在智能交通系統中的應用研究 目錄
前言
章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 基于圖像識別理論的智能交通系統
1.3 智能交通系統中的圖像識別相關技術研究現狀
1.3.1 基于圖像識別理論的智能泊車技術研究現狀
1.3.2 基于圖像識別理論的車牌識別技術研究現狀
1.3.3 基于圖像識別理論的車輛識別技術研究現狀
1.4 本書的主要工作與研究成果
1.5 本書的整體結構安排
第2章 圖像識別基本方法及關鍵技術
2.1 圖像識別基礎
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 圖像預處理技術
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 有監督分類方法
2.4.2 無監督聚類方法
2.5 計算機視覺圖像相關理論
2.5.1 計算機視覺理論的發展
2.5.2 計算機視覺基本理論
2.5.3 計算機視覺的應用
2.6 嵌入式系統技術
2.6.1 嵌入式Linux開發平臺
2.6.2 嵌入式系統軟件
2.7 本章小結
第3章 基于攝像機標定模型的智能泊車系統算法研究
3.1 智能泊車系統的基本框架
3.2 傳統的智能泊車軌跡算法研究
3.2.1 阿克曼轉向幾何特性理論
3.2.2 側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 傳統攝像機標定算法
3.3.2 基于改進畸變模型及初值優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
第4章 基于嵌入式技術的避障泊車系統的設計研究
4.1 實時可視避障泊車系統的構建
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
1.3 智能交通系統中的圖像識別相關技術研究現狀
1.3.1 基于圖像識別理論的智能泊車技術研究現狀
1.3.2 基于圖像識別理論的車牌識別技術研究現狀
1.3.3 基于圖像識別理論的車輛識別技術研究現狀
1.4 本書的主要工作與研究成果
1.5 本書的整體結構安排
第2章 圖像識別基本方法及關鍵技術
2.1 圖像識別基礎
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 圖像預處理技術
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 有監督分類方法
2.4.2 無監督聚類方法
2.5 計算機視覺圖像相關理論
2.5.1 計算機視覺理論的發展
2.5.2 計算機視覺基本理論
2.5.3 計算機視覺的應用
2.6 嵌入式系統技術
2.6.1 嵌入式Linux開發平臺
2.6.2 嵌入式系統軟件
2.7 本章小結
第3章 基于攝像機標定模型的智能泊車系統算法研究
3.1 智能泊車系統的基本框架
3.2 傳統的智能泊車軌跡算法研究
3.2.1 阿克曼轉向幾何特性理論
3.2.2 側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 傳統攝像機標定算法
3.3.2 基于改進畸變模型及初值優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
第4章 基于嵌入式技術的避障泊車系統的設計研究
4.1 實時可視避障泊車系統的構建
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