基于小波变换的车辆识别系统研究PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：张琳，李小平着
- 出 版 社：北京：中国电力出版社
- 出版年份：2010
- ISBN：9787512304093
- 页数：111 页
图书介绍：车牌识别和车型识别是车辆识别的两个主要任务。本书在简要介绍小波变换、BP神经网络等基本概念和基本理论的基础上，全面、系统地研究了小波变换技术在车辆识别系统中的应用，为多种车辆的识别提供了解决思路。本书在强调基础理论的同时，着重反映了小波变换技术在车辆识别领域的最新研究成果。本书注重实效、深入浅出，对每个具体问题不仅提供了翔实的理论依据，而且还辅以大量的真实数据。通过本书的学习，读者可以对小波变换技术在车辆识别系统中的应用有深入的认识和了解。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：高速公路特大交通事故预防技术研究及示范 长大下坡路段事故预防技术下一篇：船舶避碰与值班 英文版 《基于小波变换的车辆识别系统研究》目录 标签：变换 识别 车辆 研究 系统
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 图像分割及边缘提取1
1.2.1 基于区域的分割2
1.2.2 基于边缘的分割2
1.3 图像特征提取3
1.4 本书的研究背景4
1.5 国内外研究现状4
1.6 该领域内亟待解决的问题6
1.6.1 车辆特征识别存在的问题6
1.6.2 小波技术应用于车辆识别的问题8
1.7 本章小结9
第2章 基于小波的多分辨率分析及抗干扰技术研究10
2.1 小波变换及算法实现10
2.1.1 小波变换的产生与应用10
2.1.2 小波变换和傅立叶变换11
2.2 基于小波的多分辨分析15
2.3 基于小波的图像去噪技术18
2.3.1 图像抗干扰的传统方法20
2.3.2 信号局部奇异性的小波刻画23
2.3.3 基于小波变换的阈值化去噪新方法24
2.3.4 多通道阈值去噪方法26
2.3.5 在小波域中的统计模型分析27
2.3.6 图像去噪的实现及其结果分析28
2.4 本章小结33
第3章 面向车辆识别的神经网络研究34
3.1 神经网络模型选取34
3.2 基于多分辨率的BP网络模型的设计35
3.2.1 多分辨率训练算法35
3.2.2 相似字符35
3.3 输入层、隐含层和输出层节点数的确定36
3.4 BP算法改进及效果36
3.5 本章小结41
第4章 基于小波的边缘检测及分割算法42
4.1 传统边缘检测算子42
4.1.1 罗伯特交叉算子42
4.1.2 蒲瑞维特边缘算子43
4.1.3 索贝尔边缘算子43
4.1.4 拉普拉斯算子44
4.2 基于小波变换的边缘检测45
4.2.1 小波多尺度分析45
4.2.2 小波多尺度分析性质46
4.2.3 基于模极大值的多尺度车辆边缘检测49
4.2.4 基于小波的多尺度边缘检测算法51
4.2.5 基于二进小波的车辆边缘提取51
4.2.6 基于小波变换的边缘检测54
4.2.7 减运算55
4.3 基于小波变换的图像分割算法55
4.3.1 图像分割方法概述56
4.3.2 LLT快速分割算法58
4.3.3 改进的基于车牌分割的LLT算法59
4.3.4 基于边缘检测的分割61
4.3.5 基于区域的分割62
4.3.6 多尺度分割63
4.3.7 基于小波变换的阈值法分割63
4.4 本章小结65
第5章 基于图像处理的车型识别66
5.1 车型识别的系统66
5.2 车型噪声的去除66
5.2.1 邻域平均法66
5.2.2 中值滤波67
5.2.3 空间低通滤波68
5.3 基于数学形态学的车型识别技术68
5.3.1 二值形态学68
5.3.2 灰度数学形态学69
5.4 基于矩不变量的车型识别技术70
5.4.1 矩的概念和分类70
5.4.2 矩的物理意义72
5.4.3 矩的有关变换与性质74
5.4.4 用于车型识别的矩不变量75
5.5 车辆特征值的选取方法76
5.6 车型实验结果80
5.7 本章小结80
第6章 基于图像的车牌识别81
6.1 牌照定位算法81
6.1.1 牌照的初定位算法82
6.1.2 牌照候选队列生成算法84
6.1.3 牌照候选队列筛选算法84
6.1.4 牌照候选队列的筛选87
6.2 牌照颜色模式的判定及字符分割算法90
6.2.1 牌照颜色模式的判定90
6.2.2 牌照倾斜角度检测算法91
6.2.3 字符分割93
6.3 字符识别算法96
6.3.1 字符图像预处理96
6.3.2 多分辨率举手表决计算及模板匹配法96
6.3.3 改进的穿线法98
6.3.4 拓扑结构识别法99
6.3.5 车牌汉字轮廓特征识别算法100
6.4 细化算法101
6.4.1 中轴转换法101
6.4.2 剥皮法102
6.4.3 吹气球法103
6.4.4 典型的细化问题103
6.4.5 基于区域分解的细化算法104
6.5 车牌实验结果及结论106
6.6 本章小结106
参考文献107
相关图书
- 《红色旅游的社会效应研究》吴春焕着 2019
- 《管理信息系统习题集》郭晓军 2016
- 《汉语词汇知识与习得研究》邢红兵主编 2019
- 《生物质甘油共气化制氢基础研究》赵丽霞 2019
- 《东北民歌文化研究及艺术探析》（中国）杨清波 2019
- 《联吡啶基钌光敏染料的结构与性能的理论研究》李明霞 2019
- 《异质性条件下技术创新最优市场结构研究 以中国高技术产业为例》千慧雄 2019
- 《《国语》和《战国策》词汇比较研究》陈长书着 2017
- 《中国制造业绿色供应链发展研究报告》中国电子信息产业发展研究院 2019
- 《信息系统安全技术管理策略 信息安全经济学视角》赵柳榕着 2020
作者其它书籍
- 《中风偏瘫 脑萎缩 痴呆 最新治疗原则与方法》孙作东着 2004
- 《水面舰艇编队作战运筹分析》谭安胜着 2009
- 《王蒙文集 新版 35 评点《红楼梦》 上》王蒙着 2020
- 《TED说话的力量 世界优秀演讲者的口才秘诀》（坦桑）阿卡什·P.卡里亚着 2019
- 《燕堂夜话》蒋忠和着 2019
- 《经久》静水边着 2019
- 《魔法销售台词》（美）埃尔默·惠勒着 2019
- 《微表情密码》（波）卡西亚·韦佐夫斯基，（波）帕特里克·韦佐夫斯基着 2019
- 《看书琐记与作文秘诀》鲁迅着 2019
- 《酒国》莫言着 2019
出版社其它书籍
- 《中国当代乡土小说文库 本乡本土》（中国）刘玉堂 2019
- 《异质性条件下技术创新最优市场结构研究 以中国高技术产业为例》千慧雄 2019
- 《中国铁路人 第三届现实主义网络文学征文大赛一等奖》恒传录着 2019
- 《莼江曲谱 2 中国昆曲博物馆藏稀见昆剧手抄曲谱汇编之一》郭腊梅主编；孙伊婷副主编；孙文明，孙伊婷编委；中国昆曲博物馆编 2018
- 《中国制造业绿色供应链发展研究报告》中国电子信息产业发展研究院 2019
- 《中国陈设艺术史》赵囡囡着 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 七年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《《走近科学》精选丛书 中国UFO悬案调查》郭之文 2019
- 《清至民国中国西北戏剧经典唱段汇辑 第8卷》孔令纪 2018
- 《北京生态环境保护》《北京环境保护丛书》编委会编着 2018
本类热门
- 1ZINN公路车维修宝典 中文2版
- 2高速铁路特长水下盾构隧道施工技术
- 3汽车电工电子基础
- 4客车车身设计
- 5中国名桥
- 6汽车维修安全操作教程
- 7自行车
- 8交通工程安全风险管控与隐患排查一体化理论方法与信息
- 9公路工程造价员
- 10考证上路一本就够
摘要：本文以“基于小波变换的车辆识别系统研究.pdf电子书版文档下载”为中心，详细探讨了小波变换在车辆识别系统中的应用。通过对小波变换原理的阐述，分析了其在车辆识别系统中的优势，并探讨了系统在实际应用中的挑战与解决方案。全文旨在为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。
1、小波变换原理
小波变换是一种时频分析工具，它能够将信号分解为不同频率和时域的成分。这种分解方式使得小波变换在图像处理、信号分析等领域得到了广泛应用。在车辆识别系统中，小波变换可以有效地提取车辆图像的特征，提高识别准确率。
小波变换的基本原理是将信号分解为一系列小波函数的线性组合。这些小波函数具有不同的频率和时域特性，可以根据信号的特点进行选择。通过小波变换，可以将车辆图像分解为不同层次的特征，从而实现车辆识别。
小波变换在车辆识别系统中的应用主要体现在以下几个方面：首先，它可以有效地提取车辆图像的边缘信息，提高识别精度；其次，它可以去除噪声干扰，提高图像质量；最后，它可以实现多尺度特征提取，提高识别鲁棒性。
2、小波变换在车辆识别中的应用
小波变换在车辆识别中的应用主要体现在以下几个方面：首先，它可以有效地提取车辆图像的边缘信息，提高识别精度。通过小波变换，可以将车辆图像分解为不同层次的特征，从而实现车辆识别。
其次，它可以去除噪声干扰，提高图像质量。在实际应用中，车辆图像往往受到噪声干扰，影响识别效果。小波变换可以通过阈值处理等方法去除噪声，提高图像质量。
最后，它可以实现多尺度特征提取，提高识别鲁棒性。在车辆识别过程中，不同尺度的特征对识别结果具有重要影响。小波变换可以实现多尺度特征提取，提高识别鲁棒性。
3、小波变换在车辆识别系统中的优势
小波变换在车辆识别系统中的优势主要体现在以下几个方面：首先，它具有较好的时频局部化特性，能够有效地提取车辆图像的特征；其次，它具有较好的抗噪声能力，能够提高识别精度；最后，它具有较好的多尺度分析能力，能够提高识别鲁棒性。
此外，小波变换还具有以下优势：一是计算效率高，可以实现实时处理；二是算法简单，易于实现；三是具有良好的可扩展性，可以应用于不同类型的车辆识别系统。
总之，小波变换在车辆识别系统中具有显著的优势，为提高识别效果提供了有力支持。
4、小波变换在车辆识别系统中的挑战与解决方案
尽管小波变换在车辆识别系统中具有显著优势，但在实际应用中仍面临一些挑战。首先，小波变换的参数选择对识别效果具有重要影响，需要根据具体情况进行调整。其次，小波变换的计算复杂度较高，对硬件资源要求较高。最后，小波变换在处理复杂场景下的车辆识别时，识别效果可能受到影响。
针对这些挑战，可以采取以下解决方案：一是优化小波变换的参数选择，提高识别效果；二是采用高效的算法和硬件平台，降低计算复杂度；三是结合其他图像处理技术，提高复杂场景下的识别效果。
通过这些解决方案，可以进一步提高小波变换在车辆识别系统中的应用效果。
总结：
本文详细探讨了基于小波变换的车辆识别系统研究，分析了小波变换在车辆识别系统中的应用原理、优势、挑战与解决方案。研究表明，小波变换在车辆识别系统中具有显著优势，为提高识别效果提供了有力支持。然而，在实际应用中，仍需针对具体情况进行优化和改进。
本文的研究成果为相关领域的研究者和工程师提供了有益的参考，有助于推动车辆识别技术的发展。
本文由nayona.cn整理
联系我们
关注公众号
微信扫一扫
支付宝扫一扫
对占星塔罗感兴趣关注公众号