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第6章 军用车辆.ppt
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军用车辆车型识别方法的研究与实现.pdf
新形势下的现代化战争具有突发性、快速性和作战广泛等特点，如何提高部队的
快速反应能力，在提高人员素质的同时，还得加强对装备的管理能力。利用机器视觉
对进行车辆识别就是增强装备管理、降低人为失误的重要途径。
机器视觉是利用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息。对
客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉系统比光学或机器传感器
有更好的可适应性，具有精度高、效率高、连续性好和灵活性高等优点。
自动车型识别是智能交通系统的重要课题，同时也是军队后勤管理上的重中之
重。以图像摄取装置和机器视觉理论为基础进行车型识别是目前比较先进的技术，它
运用了图像处理、图像分析和模式识别等技术，实现了车辆类型的自动识别，具有投
资少、适应性强、安装维护方便等优点。
本文分析比较了现有的几种车型自动分类识别的方法，并以神经网络为基础进行
了车型识别。
本文针对车辆的侧面进行了图像帧拍摄，首先将彩色图像进行边缘提取；然后对
获取的车辆图像和背景图像进行差分运算，以消除大部分的噪声干扰，并使得车辆从
背景中分离出来，便于进一步处理；再对车辆图像进行二值化，以利于特征提取，为
模式识别做准备；最后采用多层感知器，通过一定数目车辆类型的学习和训练，使用
学习好的神经网络来识别未知车型，得到车辆类型的识别结果。
本文选择MATI_AB作为仿真平台，并利用MATLAB实现所有的图像处理算法。
实验结果表明，该方法效果较好，具有一定的参考和学习价值。
关键词：车型识别；汽车图像；机器视觉；神经网络
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