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图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：耿庆田着
• 出 版 社：北京：中国水利水电出版社
• 出版年份：2018
• ISBN：9787517066743
• 页数：212 页

图书介绍：本书利用图像识别与嵌入式技术在智能交通系统中涉及的部分领域作了以下几方面的工作：①在智能泊车方面提出了基于摄像机标定模型的智能泊车系统算法，使泊车预测轨迹计算的精度及实时性得到了显着改善；②在车牌识别方面提出了一种改进的自适应多级中值滤波器算法，对图像进行去噪处理、基于Sobel算子的车牌精确定位改进算法、基于Radon变换的字符校正改进算法、基于改进隐马尔科夫特征的车牌字符识别算法，使车牌的识别率和识别速度得到了提高，能够满足实际应用的需要；③在车辆识别方面对车标和车型进行了识别研究，然后将二者识别结果综合起来作为车辆识别的依据，提出了基于改进SIFT特征的车标识别算法和基于改进HOG特征与SVM分类器相结合的车型识别算法。实验结果表明，改进后的识别算法具有较高识别率，并且对光线、部分遮挡、噪声有较强的鲁棒性。本书适合计算机及相关专业的本科生和研究生阅读，也适合作为相关程序员、工程技术人员及科研人员的参考书。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车维修入门与提高 图解版下一篇：汽车发动机液阻悬置设计、仿真与优化 《图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究》目录 标签：智能交通 嵌入式 嵌入 识别 图像

第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 基于图像识别理论的智能交通系统2

1.3 智能交通系统中的图像识别相关技术研究现状4

1.3.1 基于图像识别理论的智能泊车技术研究现状4

1.3.2 基于图像识别理论的车牌识别技术研究现状6

1.3.3 基于图像识别理论的车辆识别技术研究现状8

1.4 本书的主要工作与研究成果10

1.5 本书的整体结构安排12

第2章 图像识别基本方法及关键技术14

2.1 图像识别基础14

2.1.1 图像识别的分类14

2.1.2 图像识别方法的基本框架16

2.2 图像预处理技术17

2.2.1 彩色图像灰度化17

2.2.2 灰度图像二值化18

2.2.3 图像增强19

2.2.4 图像去噪21

2.2.5 图像分割22

2.3 图像特征提取26

2.3.1 图像特征提取的基本思想26

2.3.2 图像特征提取方法27

2.4 图像分类算法32

2.4.1 有监督分类方法32

2.4.2 无监督聚类方法34

2.5 计算机视觉图像相关理论34

2.5.1 计算机视觉理论的发展34

2.5.2 计算机视觉基本理论37

2.5.3 计算机视觉的应用39

2.6 嵌入式系统技术40

2.6.1 嵌入式Linux开发平台40

2.6.2 嵌入式系统软件42

2.7 本章小结45

第3章 基于摄像机标定模型的智能泊车系统算法研究46

3.1 智能泊车系统的基本框架47

3.2 传统的智能泊车轨迹算法研究48

3.2.1 阿克曼转向几何特性理论49

3.2.2 侧方位泊车轨迹算法分析50

3.2.3 垂直倒车轨迹算法分析52

3.3 基于摄像机标定的智能泊车算法54

3.3.1 传统摄像机标定算法54

3.3.2 基于改进畸变模型及初值优化的摄像机标定算法66

3.3.3 基于改进摄像机标定模型的智能泊车轨迹算法70

3.4 实验结果与分析78

3.4.1 采集帧率测试78

3.4.2 泊车轨迹精度测试80

3.5 本章小结86

第4章 基于嵌入式技术的避障泊车系统的设计研究88

4.1 实时可视避障泊车系统的构建88

4.2 可视泊车系统硬件开发平台选择91

4.3 可视泊车系统硬件架构设计96

4.4 实时可视避障泊车系统硬件设计97

4.4.1 电源子系统模块设计97

4.4.2 复位系统模块设计98

4.4.3 SDRAM子系统设计99

4.4.4 Flash子系统100

4.4.5 串口和JTAG调试接口101

4.4.6 图像识别采集模块102

4.4.7 角度信号获取模块103

4.4.8 图像识别显示模块103

4.5 可视泊车系统软件体系结构设计105

4.5.1 嵌入式操作系统的选择和设计105

4.5.2 图像识别数据采集技术选择108

4.5.3 嵌入式图形系统技术选择109

4.5.4 系统软件架构设计110

4.5.5 系统软件总体流程设计111

4.6 图像识别采集模块设计114

4.7 实时可视避障泊车系统测试118

4.7.1 播放器模块的测试118

4.7.2 绘制轨迹精度测试实验118

第5章 车牌识别关键算法研究123

5.1 车牌识别图像预处理算法研究124

5.1.1 车牌图像增强处理124

5.1.2 车牌图像去噪处理126

5.2 基于多重分形维数的车牌图像二值化129

5.2.1 差分盒子维数算法130

5.2.2 差分盒子维数改进算法130

5.2.3 基于改进差分盒分形维数的灰度图像二值化131

5.3 基于边缘检测精度的车牌定位算法133

5.3.1 基于传统Sobel算子的图像边缘检测算法133

5.3.2 基于Sobel算子的图像边缘检测改进算法134

5.3.3 基于Sobel算子的车牌精确定位改进算法135

5.4 车牌字符校正分割算法136

5.4.1 基于Radon变换字符校正的改进算法136

5.4.2 基于垂直投影法的车牌单字符分割改进算法138

5.4.3 基于车牌字符边框归一化的改进算法141

5.5 基于改进隐马尔科夫模型的车牌字符识别算法143

5.5.1 隐马尔科夫模型143

5.5.2 改进隐马尔科夫模型144

5.5.3 基于隐马尔科夫模型的鲁棒性特征提取146

5.5.4 分类器的构造和实施147

5.6 实验结果与分析148

5.6.1 基于改进分形维数方法的二值化测试148

5.6.2 基于EHMM车牌字符的识别测试149

5.6.3 多种车牌识别算法的测试结果比较150

5.6.4 本书算法评估150

5.7 本章小结151

第6章 车辆识别关键技术研究153

6.1 基于改进SIFT算子与BP网络相融合的车标识别算法154

6.1.1 车标识别技术概述155

6.1.2 车标特征描述子的构造156

6.1.3 基于改进SIFT算法的车标特征提取158

6.1.4 基于神经网络的车标识别算法164

6.1.5 实验结果及分析167

6.2 基于改进HOG特征与SVM分类器结合的车型识别算法169

6.2.1 对HOG特征算法改进170

6.2.2 基于改进HOG算法的车型图像特征提取172

6.2.3 SVM模型训练174

6.2.4 实验结果及分析178

6.3 本章小结181

第7章 总结与展望182

7.1 本书的基础性工作182

7.2 本书的创新性工作183

7.3 进一步的研究工作183

参考文献185

作者简介及在学期间所取得的科研成果210

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摘要：随着科技的不断发展，图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用越来越广泛。本文以“图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究.pdf电子书版文档下载”为中心，从图像识别技术、嵌入式系统、智能交通系统以及应用效果四个方面对相关研究进行详细阐述，旨在为我国智能交通系统的发展提供有益参考。

1、图像识别技术

图像识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，它通过对图像进行采集、处理和分析，实现对交通场景的识别和理解。在“图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究.pdf电子书版文档下载”中，作者详细介绍了图像识别技术在智能交通系统中的应用，包括车辆检测、交通标志识别、行人检测等方面。

首先，车辆检测是智能交通系统中的基础功能。通过图像识别技术，可以实现对车辆的位置、速度、类型等信息的准确识别，为交通管理提供有力支持。其次，交通标志识别是智能交通系统中的重要组成部分。通过对交通标志的识别，可以实现对交通规则的遵守，提高交通安全。最后，行人检测是保障行人安全的关键技术。通过对行人的检测，可以提前预警，避免交通事故的发生。

此外，图像识别技术在智能交通系统中的应用还包括交通流量监测、交通事件检测等方面。通过这些应用，可以有效提高交通管理的智能化水平，为我国交通事业的发展贡献力量。

2、嵌入式系统

嵌入式系统是智能交通系统的核心组成部分，它负责对图像识别技术进行处理和分析，实现对交通场景的实时监测和控制。在“图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究.pdf电子书版文档下载”中，作者对嵌入式系统的设计、实现和应用进行了详细阐述。

首先，嵌入式系统的设计需要考虑硬件和软件的协同工作。在硬件方面，需要选择高性能、低功耗的处理器和存储器；在软件方面，需要设计高效的算法和程序，以满足实时性、可靠性和稳定性等要求。其次，嵌入式系统的实现需要考虑系统资源、功耗和成本等因素。通过优化设计，可以提高系统的性能和可靠性。最后，嵌入式系统的应用需要针对不同的场景进行定制化开发，以满足实际需求。

在智能交通系统中，嵌入式系统主要应用于交通信号控制、智能停车、交通监控等方面。通过嵌入式系统的应用，可以实现交通流的优化、停车位的合理分配和交通事件的实时处理，提高交通系统的运行效率。

3、智能交通系统

智能交通系统是利用现代信息技术对交通系统进行改造和升级，以提高交通系统的运行效率、安全性和舒适性。在“图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究.pdf电子书版文档下载”中，作者对智能交通系统的概念、组成和功能进行了详细阐述。

首先，智能交通系统由交通基础设施、交通信息采集与处理、交通管理与服务等组成。这些组成部分相互协作，共同实现交通系统的智能化。其次，智能交通系统的功能包括交通流量监测、交通事件检测、交通信号控制、智能停车等。通过这些功能，可以有效提高交通系统的运行效率和安全性能。最后，智能交通系统的应用可以降低交通事故发生率，减少交通拥堵，提高出行者的出行体验。

在智能交通系统中，图像识别技术和嵌入式系统发挥着重要作用。它们为智能交通系统提供了实时、准确的数据支持，为交通管理和服务提供了有力保障。

4、应用效果

在“图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究.pdf电子书版文档下载”中，作者对图像识别技术和嵌入式系统在智能交通系统中的应用效果进行了详细分析。

首先，图像识别技术在智能交通系统中的应用效果显著。通过图像识别技术，可以实现对交通场景的实时监测，提高交通管理的智能化水平。其次，嵌入式系统在智能交通系统中的应用效果也十分明显。通过嵌入式系统的应用，可以实现交通流的优化、停车位的合理分配和交通事件的实时处理，提高交通系统的运行效率。

此外，图像识别技术和嵌入式系统在智能交通系统中的应用还有助于降低交通事故发生率，减少交通拥堵，提高出行者的出行体验。总之，图像识别技术和嵌入式技术在智能交通系统中的应用效果显著，为我国交通事业的发展提供了有力支持。

总结：

本文从图像识别技术、嵌入式系统、智能交通系统以及应用效果四个方面对“图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究.pdf电子书版文档下载”进行了详细阐述。通过这些研究，我们可以看到图像识别技术和嵌入式技术在智能交通系统中的应用前景广阔，为我国交通事业的发展提供了有力支持。

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