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车型分类识别是智能交通系统的重要组成部分,针对视频图像中道路行驶车辆进行研究,设计了一种基于机器视觉的车型分类系统。首先利用迭代均值背景差分和三侦间时间差分相融合的运动目标检测法得到目标区域,通过链码计算出汽车的拐点、矩形度、离地间隙等形状参数,通过二叉树结构支持向量机对六种车型进行分类,并用交叉验证法自动选择最佳分类参数提高分类器的性能。仿真结果表明,该方法检测准确率高,要求训练样本少,能显著提高数据挖掘的效率。