多数据融合的车辆检测算法的研究毕业设计论文.docx
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多数据融合的车辆检测算法的研究毕业设计论文
毕业设计论文
多数据融合的车辆检测算法的研究
毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺:
所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名:
日 期:
指导教师签名:
日 期:
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:
按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名:
日 期:
学位论文原创性声明
本人郑重声明:
所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:
日期:
年月日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名:
日期:
年月日
导师签名:
日期:
年月日
指导教师评阅书
指导教师评价:
一、撰写(设计)过程
1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神
□优□良□中□及格□不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
□优□良□中□及格□不及格
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
□优□良□中□及格□不及格
4、研究方法的科学性;技术线路的可行性;设计方案的合理性
□优□良□中□及格□不及格
5、完成毕业论文(设计)期间的出勤情况
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
指导教师:
(签名)单位:
(盖章)
年月日
评阅教师评阅书
评阅教师评价:
一、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
评阅教师:
(签名)单位:
(盖章)
年月日
教研室(或答辩小组)及教学系意见
教研室(或答辩小组)评价:
一、答辩过程
1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况
□优□良□中□及格□不及格
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
□优□良□中□及格□不及格
3、学生答辩过程中的精神状态
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
评定成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
教研室主任(或答辩小组组长):
(签名)
年月日
教学系意见:
系主任:
(签名)
年月日
摘要
随着科学技术的发展和用户需求的多样化,智能系统越来越多的被人们用在日常生活和科技防御中,而智能系统中较为常见的是智能监控系统的应用,它对人们的生活产生了越来越的影响。
智能监控系统顾名思义是通过视频录像,再从中检测出所需要的景物。
实现智能视频监控的第一步就是从指定的监控场景中检测并提取出运动物体(比如运动的人和车辆等)。
而这些运动区域的准确提取是后续的目标跟踪、识别、分类等算法顺利进行的关键前提。
然而,在实际的智能视频监控系统中,由于各种光线的存在,场景中会产生大量的阴影,并且阴影与产生阴影的运动物体具有相同的运动特征,这就使得阴影和图像结合在一起,影响我们后续的图像处理,而采用单一的空间技术来检测景物时,人们大多采用目测目标的方法,这就造成了我们很难客观的找出视频中的指定景物。
因此采用多数据融合的图像检测方法渐渐进入人们的事业,并且越来越受到人们的重视。
这一技术已经逐渐成为该领域热点与难点。
关键词:
图像处理,多数据融合,车辆检测,Matlab应用
VehicleDetectionAlgorithmBasedonDatafusion
ABSTRACT
Scienceandtechnologydevelopmentandthediversificationofuserneeds,moreandmoreintelligentsystemsareusedineverydaylifepeopleandtechnologyindefense,andintelligen-
cesystemisthemorecommonapplicationofintelligentmonitoringsystem,itspeople'sliveshadmoreimpact.Intelligentmonitoringsystemsuggeststhatitisthroughthevideorecording,andthendetectedfromthesceneneeded.Thefirststepinintelligentvideosurveillanceistomonitorthescenefromthespecifiedtodetectandextractmovingobjects(suchasmovementofpeopleandvehicles,etc.).Andthesemovementsaccuratelyextracttheregionisthefollow-uptracking,identification,classificationkeyprerequisiteforthesmoothalgorithm.However,inpracticalintelligentvideosurveillancesystem,theexistenceofavarietyoflight,thescenewillhavealotofshadowsandtheshadowcastashadowofmovingobjectswiththesamemovementcharacteristics,whichmakestheshadowsandimagestogether,affectoursubseq-uentimageprocessing,andtheuseofspacetechnologytodetectasinglescene,peoplemost-lyusedmethodofvisualtargets,whichresultedindifficulttofindanobjectivespecifiedinthevideoscene.Therefore,imagedatafusionusingmultipledetectionmethodsgettingintopeople'scause,andmoreandmoreattention.Thistechnologyhasgraduallybecomethefocusanddifficultyinthisarea.
KEYWORDS:
Imageprocessing,integrationofmultipledata,Vehicledetection,Matlabapplication
目 录
前 言
近年来人们的购车热朝导致了车辆数目的不断攀升,这标志着人民生活水平提高的同时,也给交通带来了更严峻的问题。
人为因素引起的交通事故也逐渐进入人们的视野越来越受到人们的关注,所以世界各国都积极地开发辅助驾驶系统,而车辆检测系统是辅助驾驶系统的一个重要组成部分。
近年来国内外的学者们对于如何将车辆从视频中准确清晰的检测出来做了不懈的深入研究,从而提出了有效的车辆方法和算法。
总的来说车辆检测的方法有很多种,但其本质就是利用车辆特征从背景中将车辆分割出来。
常用的方法有基于对称性的检测,基于色彩空间的检测,基于车辆阴影的检测,基于车辆拐角匹配的检测,基于垂直水平边缘的检测,基于纹理的检测[1]。
其中,阴影检测法能检测到基本上“所有的”车辆,但是这种方法在提供一个可能存在车辆的区域的同时,也经常会产生影响车辆检测的虚影。
著名科学家T.K.tenKate[2]就提出了这样一种方法,利用车辆的阴影通过全图搜索的方法找出车辆的感兴趣区域,然后用熵约束和对称性特征束剔除非车辆区域,得到了比较好的效果。
其算法所用到的对称性算于是基于图像能量的思想.算法比较复杂,而且要消耗大量时间。
车辆检测中,准确率和效率都是非常重要。
综合多种特征对车辆进
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- 关 键 词:
- 多数 融合 车辆 检测 算法 研究 毕业设计 论文