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車臉車燈特征的量化方法研究

  • 　　引言　　本文所研究的車臉是指由散熱器隔柵和車燈組成的帶狀區(qū)域，如圖1所示。車臉的車燈部分具有明顯的形狀特征，因此，通過量化車燈形狀，可達(dá)到量化車臉特征的目的。對(duì)車臉特征進(jìn)行量化，可以便于交管部門建立車臉特征數(shù)據(jù)庫(kù)，簡(jiǎn)化車臉特征檢索算法，提高車臉特征檢索速度，實(shí)現(xiàn)快速、高效的車臉識(shí)別?！　≤嚐舻男螤钐卣鳌　⊥ㄟ^考察多類轎車的車燈形狀發(fā)現(xiàn)，可以根據(jù)車燈的外形輪廓將其分為簡(jiǎn)單幾何結(jié)構(gòu)和復(fù)雜組合結(jié)構(gòu)兩大類。簡(jiǎn)單幾何結(jié)構(gòu)又可以根據(jù)車燈形狀劃分為矩形、圓形、橢圓形、菱形、瓜子型和三角形等。對(duì)于復(fù)雜組合結(jié)構(gòu)的車燈，
  • 關(guān)鍵字： 散熱器  車臉  車燈  Canny  Hough  

一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和Hough變換的車牌圖像檢測(cè)及定

  • 車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)在現(xiàn)代交通檢測(cè)和管理部門中發(fā)揮著舉足輕重的作用。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三部分[1]。由于車牌定位的準(zhǔn)確與否將會(huì)直接影響到車牌識(shí)別的結(jié)果，因此，車牌定位是LPR的一
  • 關(guān)鍵字： Hough  數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)  變換  車牌圖像    

一種利用Hough變換和先驗(yàn)知識(shí)的車牌識(shí)別新方法

  • 隨著交通管理系統(tǒng)的日趨現(xiàn)代化，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。通過對(duì)當(dāng)前車牌識(shí)別的基本原理和主要方法的研究，分析比較各種識(shí)別方法的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)車牌定位、字符分割和字符識(shí)別，本文提出一套
  • 關(guān)鍵字： Hough  變換  車牌識(shí)別  方法    

基于TMS320DM642的快速Hough變換圓檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)

  • 摘要：為了在DSP平臺(tái)上實(shí)時(shí)檢測(cè)圓孔或圓弧圖像的特征參數(shù)，介紹一種用于快速提取圓參數(shù)的基于TMS320DM642平臺(tái)改進(jìn)Hough變換算法。該算法利用圓的幾何對(duì)稱性估算待檢測(cè)圓的參數(shù)，從而有效縮小參與Hough變換的參數(shù)域的
  • 關(guān)鍵字： Hough  TMS  320  642    
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