面向眾核平臺的車輛識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著交通的快速發(fā)展，智能交通系統(tǒng)得到了廣泛的關(guān)注，車型識別技術(shù)和車輛顏色識別技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)成為了研究熱點。近年來，車型識別技術(shù)發(fā)展迅猛，它不僅在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，在圖像處理，模式識別以及計算機視覺等領(lǐng)域也逐步興起。汽車車身顏色識別技術(shù)填補了車輛顏色特征信息在智能車輛識別系統(tǒng)中的空白，補充了車輛識別技術(shù)的特征信息，對警方打擊汽車套牌等犯罪行為提供了一定的幫助。
　　本論文主要圍繞車型識別和車輛顏色識別展開研究。首

2、先研究了車牌定位算法，利用了以HSV顏色空間為基礎(chǔ)的車牌定位算法對車牌所處的空間位置進行定位，之后依據(jù)車臉以及車牌在空間上的位置關(guān)系，采用經(jīng)驗和統(tǒng)計的方法，對車臉區(qū)域進行定位來匹配相應(yīng)的車型。本文介紹了基于SIFT算法的圖像匹配方法，提出了雙向匹配的車型匹配方法，提高了車型匹配的準(zhǔn)確率，對SIFT算法進行了并行化設(shè)計，最后在CUDA平臺上實現(xiàn)了SIFT算法的并行化，滿足車型匹配的實時性要求。在研究車輛顏色識別技術(shù)時，本文充分考慮車輛引擎