【正文】 陜西理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 基于 SVM 車(chē)型識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) [摘要 ]車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別分類(lèi)技術(shù)是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的重要組成部分，它對(duì)特定地點(diǎn)和時(shí)間的車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)，并以之作為交通管理、收費(fèi)、調(diào)度、統(tǒng)計(jì)的依據(jù)。要實(shí)現(xiàn)我國(guó)公路收費(fèi)自動(dòng)化、管理規(guī)范科學(xué)化，車(chē)型自動(dòng)識(shí)別方法的研究勢(shì)在必行。本文研究基于車(chē)型圖像代數(shù)特征的車(chē)型識(shí)別方法。該方法首先利用背景差分法從背景圖像中提取出運(yùn)動(dòng)車(chē)輛，并對(duì)車(chē)型圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后采用特征并行融合的方法用 PCA 方法，最后通過(guò)支持向量機(jī)分類(lèi)器進(jìn)行車(chē)型識(shí)別。 [關(guān)鍵詞 ]車(chē)型識(shí)別，特征融合，特征提取，決策支持向量 機(jī) Vehicle Identification System Based On SVM Design And Implementation Abstract: Automatic Vehicle Identification and Classification of Intelligent Transport System technology is an important part of its specific place and time the identification and classification of vehicles, and used as traffic management, fees, scheduling, statistical basis. China39。s road toll to achieve automation, standardized and scientific management, Automatic Vehicle Identification Method imperative. This paper explores the characteristics of the vehicle model image algebra recognition. This method first uses background subtraction to extract from the background image moving vehicles, and vehicle image is preprocessed, and then use the parallel feature fusion method using principal ponent analysis, and finally through the support vector machine classifier for vehicle identification. Keyword: Vehicle recognition, feature fusion, feature extraction, decision support vector machine 目錄 1 引言 ............................................... 2 車(chē)型識(shí)別的研究?jī)?nèi)容及其應(yīng)用 ............................... 2 車(chē)型識(shí)別的研究現(xiàn)狀和前景 ................................ 3 本文研究的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排 ............................. 3 第 1 頁(yè) 共 22 頁(yè) 2 車(chē)輛圖像預(yù)處理 .........................................4 圖像平滑 ................................................ 4 圖像標(biāo)準(zhǔn)化 .............................................. 5 3 車(chē)型特征提取 ...........................................7 PCA 方法概述 ............................................ 7 PCA 方法提取車(chē)型特征 ..................................... 8 4 基于支持向量機(jī)的車(chē)型識(shí)別分類(lèi)器 ..........................9 現(xiàn)有的幾種分類(lèi)方法 ...................................... 9 支持向量機(jī) ............................................. 10 線(xiàn)性支持向量機(jī) ...................................... 11 非線(xiàn)性支持向量機(jī) ..................................... 13 用于多類(lèi)識(shí)別的支持向量機(jī) ............................ 13 決策支持向量機(jī)進(jìn)行多分類(lèi) ............................... 14 支持向量機(jī)進(jìn)行車(chē)型快速識(shí)別 ............................. 15 概述 ................................................ 15 多類(lèi) (k 類(lèi) )問(wèn)題的 SVM 算法 ............................ 17 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及比較 ......................................... 17 5 結(jié)論 ..................................................19 致謝： ................................... 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 參考文獻(xiàn)： ..............................................19 附錄： ..................................................20 陜西理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 2 頁(yè) 共 22 頁(yè) 1 引言 電子技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展，為解決交通問(wèn)題提供了新的思路，于是，智能運(yùn)輸系統(tǒng) (ITS， Intelligent ansportation system)就應(yīng)運(yùn)而生了 [1]。實(shí)踐證明，智能運(yùn)輸系統(tǒng)是解決當(dāng)前交通擁堵、環(huán)境污染嚴(yán)重等問(wèn)題的有效途徑。目前 ITS 在美國(guó)、歐洲、日本等國(guó)家、地區(qū)己受到政府、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、科學(xué)研究單位的重視。它的研究領(lǐng)域廣闊，各國(guó)各地區(qū)的側(cè)重點(diǎn)也有 所不同。 由于建設(shè)高速公路的投資較大，貸款筑路、以路養(yǎng)路收費(fèi)還貸的政策早已深入人心。但是高速公路上的收費(fèi)站大大地降低了高速公路的通行能力。國(guó)外己有實(shí)行不停車(chē)收費(fèi)的例子，在國(guó)內(nèi)，不停車(chē)收費(fèi)也是這種收費(fèi)制式的發(fā)展方向。電子收費(fèi)系統(tǒng)是智能運(yùn)輸系統(tǒng)在公路收費(fèi)領(lǐng)域的具體表現(xiàn)，其應(yīng)用可解除收費(fèi)站的“瓶頸”制約作用，較好地緩解收費(fèi)站的交通擁擠、排隊(duì)等待 以及環(huán)境污染等問(wèn)題。電子收費(fèi)系統(tǒng)具有的諸多優(yōu)點(diǎn)，使其成為世界各國(guó)交通部門(mén)優(yōu)先研究、發(fā)展、應(yīng)用的技術(shù)之一，無(wú)論是在歐、美發(fā)達(dá)國(guó)家，還是在亞洲發(fā)展中地區(qū)，截至目前，電子收費(fèi)系統(tǒng)己經(jīng)擁有一套相對(duì)較成熟的技術(shù)體系，成功實(shí)現(xiàn)并投入實(shí)用的范例在各地紛紛出現(xiàn) [2]。 我國(guó)的公路收費(fèi)系統(tǒng)主要采用以下三種形式： 。收費(fèi)站建在公路的所有入口，車(chē)輛在一個(gè)路口交費(fèi)后，可在該公路全線(xiàn)自由行駛，無(wú)需再次交費(fèi)，收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)僅因車(chē)型不同而不同，與行駛里程無(wú)關(guān)。 。收費(fèi)站建在公路的主線(xiàn)上，間隔 30— 50公里不等，各個(gè) 出口不再設(shè)收費(fèi)站，車(chē)輛可自由出入。收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)除根據(jù)車(chē)型不同而不同外，還因各站控制的距離不同而不同。 。收費(fèi)站建在各互通立交匝道上，在入口處發(fā)通行卡，在出口處驗(yàn)卡，按車(chē)型和行駛距離收費(fèi)，車(chē)輛進(jìn)出公路均受到控制。 無(wú)論哪種收費(fèi)方式，都必須先對(duì)車(chē)輛進(jìn)行分類(lèi)，才能確定應(yīng)當(dāng)收取的通行費(fèi)，這一點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)收費(fèi)系統(tǒng)和電子收費(fèi)系統(tǒng)都是相同的。所不同的是，在傳統(tǒng)收費(fèi)方式中，車(chē)輛的類(lèi)型通常由收費(fèi)員通過(guò)目視人工劃分。其突出的優(yōu)點(diǎn)是誤判少、可靠性高。但也存在弊端，主要如下： ，收費(fèi)人員易同司機(jī)發(fā)生爭(zhēng)執(zhí)，造 成交通擁擠，不但誤工誤時(shí)，而且阻礙了整個(gè)地區(qū)路橋交通網(wǎng)絡(luò)作用的發(fā)揮。 ，“人情車(chē)”現(xiàn)象或其它帳務(wù)弊端十分嚴(yán)重。如：收費(fèi)人員對(duì)熟悉的司機(jī)不予收費(fèi)，或是某些個(gè)體司機(jī)少交費(fèi)而不要票據(jù)；或是少數(shù)低素質(zhì)收費(fèi)人員相互勾結(jié)，多收少繳，私吞收費(fèi)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在一些大型的收費(fèi)站，每日因此損失的收費(fèi)款額高達(dá)數(shù)萬(wàn)元，全年累計(jì)超過(guò)千萬(wàn)，造成國(guó)家和地方財(cái)政收入的流失，給國(guó)家和地方經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重?fù)p害。 ，易產(chǎn)生疲勞感，從而影響收費(fèi)的速度，不利于職工的身體健康，不 利于車(chē)輛通行率的提高。 電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，為解決這個(gè)問(wèn)題提供了可靠的技術(shù)保障。路橋自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)的應(yīng)用，充分體現(xiàn)路橋交通現(xiàn)代化管理的先進(jìn)水平，必將產(chǎn)生較大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。實(shí)現(xiàn)車(chē)型自動(dòng)識(shí)別，采用路橋自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)主要有如下優(yōu)勢(shì)： ，提高了有限的空間利用率和路橋收費(fèi)站的通過(guò)能力，利于交通疏流，解決因堵車(chē)造成的工時(shí)損失、能源損耗、環(huán)境污染等問(wèn)題。 2，可杜絕人工收費(fèi)造成的票款流失問(wèn)題，確保路橋收費(fèi)的可靠性和可控性，可較大比例地提高路橋費(fèi)的回收率。 采集網(wǎng)，可快速掌握路橋的車(chē)流信息，不僅有利于交通行政部門(mén)的綜合整體管理，更便于交通行政管理部門(mén)的疏導(dǎo)和管理，也可為新建路橋提供科學(xué)依據(jù)。 4，減少了收費(fèi)站的人員管理，可以節(jié)省大量的人力和財(cái)力，并使路橋收費(fèi)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化管理。 在電子收費(fèi)系統(tǒng)中，由于收費(fèi)過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，需要自動(dòng)識(shí)別車(chē)型以便根據(jù)不同的車(chē)型收取相應(yīng)的費(fèi)用，車(chē)輛直接駛過(guò)收費(fèi)站而不停車(chē)，因而對(duì)車(chē)型判定提出了更嚴(yán)格要求，需要真正統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，準(zhǔn)確迅速識(shí)別、歸類(lèi) [3]。 盡管近幾年提出了交通“監(jiān)控、自動(dòng)收費(fèi)、通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案”，但均不能完成對(duì)車(chē)輛的自動(dòng)識(shí) 第 3 頁(yè) 共 22 頁(yè) 別和自動(dòng) 收費(fèi)，因此，開(kāi)發(fā)車(chē)型自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)有很大的市場(chǎng)。車(chē)型識(shí)別技術(shù)可應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)管理以及各類(lèi)封閉式和開(kāi)放式路橋卡口自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)，根據(jù)聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模不同，適用于 IC卡、金路卡、虛擬儲(chǔ)值卡以及金融卡等各種自動(dòng)扣費(fèi)方式，可從路段擴(kuò)展到區(qū)域、地區(qū)、跨地區(qū)以至全國(guó)路網(wǎng)。 車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別分類(lèi)技術(shù)是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的重要組成部分，是一門(mén)集計(jì)算機(jī)圖象處理技術(shù)、模式識(shí)別、工業(yè)測(cè)控技術(shù)、電子技術(shù)、系統(tǒng)工程技術(shù)于一體的綜合技術(shù)。它對(duì)在特定地點(diǎn)和時(shí)間的車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)，作為交通管理、收費(fèi)、調(diào)度、統(tǒng)計(jì)的依據(jù)。國(guó)外 由于公路建設(shè)起步早，對(duì)于車(chē)輛自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)的研究開(kāi)始得也早。國(guó)內(nèi)在進(jìn)入九十年代就開(kāi)始這方面的研究。 要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)車(chē)輛識(shí)別、分類(lèi)，需要做的第一步是探測(cè)、攝取車(chē)輛的某些特征信息。在車(chē)輛的所有特征中，可以用來(lái)識(shí)別和區(qū)分車(chē)型的通常有車(chē)輛的外型 (長(zhǎng)、寬、高等 )、車(chē)輛的軸重或軸距、車(chē)輛軸重及總重、車(chē)輛牌號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)排氣量、車(chē)輛可以乘載的人員數(shù)或載重量等特征。在這些特征中，只有部分可以用于自動(dòng)車(chē)輛識(shí)別和分類(lèi)，因?yàn)橛械奶卣骺梢杂脙x器不停車(chē)探測(cè)、提取，有的則不然，如排氣量、司乘人員數(shù)等。 目前，車(chē)型識(shí)別技術(shù)主要有輪廓掃描方法、車(chē)軸 計(jì)數(shù)方法、磁場(chǎng)變化方法、車(chē)牌識(shí)別方法、基于圖像處理的方法、基于交通視頻技術(shù)的方法等 [4]。 其中，國(guó)內(nèi)外現(xiàn)在通過(guò)圖像處理對(duì)車(chē)型進(jìn)行識(shí)別的研究很多，例如，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車(chē)車(chē)型的識(shí)別，小波變換及非線(xiàn)形濾波用于車(chē)型識(shí)別，視頻圖像處理監(jiān)控等，就每一種方法來(lái)說(shuō)都有其適用的范圍和優(yōu)缺點(diǎn)，基于圖像處理的方法具有應(yīng)用范圍廣，獲取信息豐富的優(yōu)點(diǎn)，以上這些方法基本上均是基于車(chē)輛的幾何特征進(jìn)行識(shí)別，本文也是采用圖像處理的方法，但本文中是通過(guò)提取車(chē)輛的代數(shù)特征對(duì)車(chē)型進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。 總的看來(lái)，多年來(lái)出現(xiàn)的各種各樣的車(chē)型識(shí)別技術(shù)，其 中絕大多數(shù)是通過(guò)檢測(cè)車(chē)輛的某些幾何參數(shù)或者物理參數(shù)來(lái)歸納分類(lèi)的，某些技術(shù)也達(dá)到了比較高的檢測(cè)精度、但由于以下幾個(gè)關(guān)鍵因素，至使其未能在高速公路收費(fèi)中取得成功應(yīng)用。一是我國(guó)車(chē)型太多，國(guó)家還沒(méi)有頒布明確的汽車(chē)外形檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn) 。二是環(huán)境影響，存在干擾 。三是車(chē)主為了經(jīng)濟(jì)利益，往往不顧國(guó)家交通部門(mén)的規(guī)定，在車(chē)上裝載大量的貨物，嚴(yán)重超載，導(dǎo)致車(chē)輛的外形變化比較大，難以識(shí)別。就我們所知車(chē)型識(shí)別在國(guó)內(nèi)主要停留在研究狀態(tài) (如中國(guó)科學(xué)院、西安公路所、上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)、北京理工大學(xué)等 )，部分產(chǎn)品已投入正式運(yùn)營(yíng)。在各種車(chē)輛自 動(dòng)識(shí)別、分類(lèi)技術(shù)中，目前真正能夠?qū)嶋H使用的還不多，而車(chē)輛分類(lèi)、按車(chē)型收費(fèi)是公路收費(fèi)所必需的，因此必須盡快探索出一些新的車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別方法。 本文主要研究基于車(chē)型圖像代數(shù)特征的車(chē)型識(shí)別技術(shù)。具體方法如下：通過(guò)攝像機(jī)采集運(yùn)動(dòng)中汽車(chē)的序列圖像，并傳入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)取得的圖像用中值濾波方法得到背景圖像，用背景差分方法提取出車(chē)輛圖像，經(jīng)過(guò)一定的圖像預(yù)處理得到車(chē)輛標(biāo)準(zhǔn)化圖像，利用 PCA方法提取車(chē)型圖像特征 。然后用決策支持向量機(jī)進(jìn)行車(chē)型分類(lèi)，對(duì)比用最近鄰法及