基于神经网络的汽车车型识别系统的研究硕士学位论文.doc

分类号 密级 U D C 编号 中 南 大 学 CENTRAL　SOUTH　UNIVERSITY 工程硕士学位论文 论文题目：基于神经网络的汽车车型识别系统的研究 车型图形/图像预处理技术研究 学科、专业： 计 算 机 应 用 技 术 研究生姓名： 吴 志 攀 导师姓名及 专业技术职务： 赵 跃 龙 教 授 THESIS Vehicle Type Automatic Recognition System based on neural network’s Specialty： Computer Application Technology Master Degree Candidate： Wu Zhipan Supervisor： Prof. Zhao Yuelong College of Information Science Engineering Central South University ChangSha Hunan P.R.C March 2006 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 日期： 年 月 日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 摘 要 近年来，随着我国国民经济的不断发展，交通运输越来越繁忙，对交通管理提出了新的要求。在过桥过路收费系统中，需要对汽车车型进行识别，以便收取相应的费用。 本文对基于神经网络的汽车车型识别系统的几个主要环节进行了较深入细致的探讨。首先对采集的车辆图像进行预处理，通过灰度变换、图像平滑等方法剔除噪音，以提高图像质量；然后对其进行分割并提取特征，在这个过程中经过图像的二值化处理、Sobel边缘检测、图像横向填充与纵向填充、图像修正，再提取出图像特征参数；进而利用离线训练好的BP神经网络，结合所提取的特征参数进行车型识别。这个的算法流程无论对静止的车辆还是运动的车辆的类型分析都是有效的。 关键词：汽车车型，图像分割，特征提取，神经网络，自动识别 Abstract This paper discusses deeply in several main factors of system of basing on neural network’s vehicle type automatic recognition, and proposes a couple of new methods. Firstly we analyze vehicle image collected, by means of image pre-process, which to improve quality of image. Secondly, image segmentation using threshold selection technique, etc., and then extract features from it. Then we use a trained off-line BP (Back Propagation) neural network to recognize vehicle type. Results proved all the algorithms proposed are effective whether to static or motion vehicles. Finally, we establish a neural network’s vehicle type automatic