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車型識別算法

信息來源:    時間:2018/03/07

 

      車型識別利用車輛的外型特征對車型進行分類,目前國內外基于視頻車型識別采用的的主要方法有:
      1、基于模板匹配的識別方法:模板匹配是模式識別中非常經典的方法,在模式識別經歷的幾十年發展歷史中,當人們對識別的目標能夠歸納出一定的模板時,就可選擇模板識別。模板匹配方法用于汽車識別基于視頻的車型識別技術研究時,主要的不足是:首先模板的建立很困難;而且模板只能在圖像中平行移動,在旋轉或大小變化的情況下,該方法無效;圖像中的待識別的汽車目標不能全部可視,即汽車邊緣不連續或部分邊緣不存在,則該方法無效;

      2、基于統計模式的識別方法:當模式特征表示為幾何空間中的點時,如果特征源自于同一模式的物體,對應點的幾何距離總是很接近的。統計模式識別則是找尋幾何空間中的一些區域問題,這些區域的點來自于某個單一模式。在統計模式中解決問題的方法大都基于Bayes決策統計理論。在汽車識別方法中很多都利用了統計模式識別。其中最典型的有基最近鄰域法、聚類分析法、統計判決法等。但統計模式識別時要求:各個類別總體的概率分布是已知的;要決策分類的類別數是一定的;
      3、基于神經網絡的識別方法:神經網絡識別是利用“神經元(neuron)”相互連接構成的非線性動態系統所具有的人腦在自學習、自組織、聯想及容錯方面的較強功能,用于類別識別和決策。神經網絡方法雖然由大量簡單的“神經元”相互連接而成,每個神經元結構和功能都比較簡單,但是其組成系統卻可以非常復雜,在自學習、自組織、聯想及容錯方面具有人腦的某些特性,更確切地說是人腦的初級特性;
     4、基于仿生模式(拓撲模式)的識別方法: 仿生模式識別在于把模式識別問題看成是模式的“認識”,而不是分類劃分,不是模式分類,是一類一類樣本的“認識”。其特點在于:一類樣本在特征空間的構造僅僅依賴于該樣本類型本身,通過分析該類型各訓練樣本之間的關系進行識別;對于未經過訓練的任意對象,不會被正確識別;一類一類分別訓練“認識”,對新增加的樣本的訓練不會影響原有的識別知識;
      5、基于支持向量機的識別方法:支持向量機方法建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小化原理基礎上,根據有限樣本信息在模型中的復雜性和學習能力之間尋求最佳折衷,以獲得最好的泛化能力。支持向量機在有限樣本情況下建立了一種較好的通用學習算法,并對模型的選擇與過學習問題、非線性和維數災難問題以及局部極小點問題進行了很好地解決。

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