图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究
作者：耿庆田 著
出版时间：2018年版
内容简介
《图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究》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著改善；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。
《图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究》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。
目录
前言
第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 基于图像识别理论的智能交通系统
1．3 智能交通系统中的图像识别相关技术研究现状
1．3．1 基于图像识别理论的智能泊车技术研究现状
1．3．2 基于图像识别理论的车牌识别技术研究现状
1．3．3 基于图像识别理论的车辆识别技术研究现状
1．4 本书的主要工作与研究成果
1．5 本书的整体结构安排
第2章 图像识别基本方法及关键技术
2．1 图像识别基础
2．1．1 图像识别的分类
2．1．2 图像识别方法的基本框架
2．2 图像预处理技术
2．2．1 彩色图像灰度化
2．2．2 灰度图像二值化
2．2．3 图像增强
2．2．4 图像去噪
2．2．5 图像分割
2．3 图像特征提取
2．3．1 图像特征提取的基本思想
2．3．2 图像特征提取方法
2．4 图像分类算法
2．4．1 有监督分类方法
2．4．2 无监督聚类方法
2．5 计算机视觉图像相关理论
2．5．1 计算机视觉理论的发展
2．5．2 计算机视觉基本理论
2．5．3 计算机视觉的应用
2．6 嵌入式系统技术
2．6．1 嵌入式Linux开发平台
2．6．2 嵌入式系统软件
2．7 本章小结
第3章 基于摄像机标定模型的智能泊车系统算法研究
3．1 智能泊车系统的基本框架
3．2 传统的智能泊车轨迹算法研究
3．2．1 阿克曼转向几何特性理论
3．2．2 侧方位泊车轨迹算法分析
3．2．3 垂直倒车轨迹算法分析
3．3 基于摄像机标定的智能泊车算法
3．3．1 传统摄像机标定算法
3．3．2 基于改进畸变模型及初值优化的摄像机标定算法
3．3．3 基于改进摄像机标定模型的智能泊车轨迹算法
3．4 实验结果与分析
3．4．1 采集帧率测试
3．4．2 泊车轨迹精度测试
3．5 本章小结
……
第4章 基于嵌入式技术的避障泊车系统的设计研究
