图像识别及嵌入式技术在智能交通系统中的应用研究_耿庆田著_9787517066743

　　《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。

　　近年来，在基于图像识别技术的交通管理中，嵌入式、无线数据通信、计算机视觉等先进技术越来越多地被应用到路面交通管理上，由此也使得智能交通系统（intelligent transportation system，ITS）的实时性越来越强、准确率越来越高、识别速度越来越快。
　　图像识别技术是人工智能的一个研究方向，经过多年的研究，图像识别技术在社会生活中的应用也越来越广泛。特别是在智能交通领域，图像识别技术主要应用于基于图像识别的智能汽车电子信息系统、基于图像识别的交通监控和基于图像识别的交通管理三个领域。基于图像识别的智能汽车电子信息系统主要实现车辆外部环境和内部信息交互的功能，包括车辆自适应导航、障碍物检测、道路识别及故障分析等。基于图像识别的交通监控主要是利用计算机智能化技术，通过摄像机或电子眼对违章车辆的车牌进行智能识别，由交通监管部门对道路上行驶车辆进行信息的采集、分析、跟踪以及交通流量参数检测等。基于图像识别的交通管理主要实现智能收费功能，包括汽车车牌识别和汽车外型识别等。
　　在基于图像识别的智能汽车电子信息系统中，智能汽车电子信息系统综合运用计算机智能化、GPS、数据通信、机械控制、传感等技术来实现汽车监测、定位、防盗、车内外信息交互、故障及障碍检测等功能，为汽车驾驶者提供自适应巡航、交通事故预报、轻松安全方便智能化驾驶的服务。智能汽车电子信息系统在改善交通条件、提高汽车操控性能、实现交通智能化等方面起着重要作用。智能泊车辅助系统又称泊车电脑警示系统，是汽车电子信息系统的关键技术之一，也是智能无人驾驶汽车系统的一个组成部分，它主要为驾车者提供车后盲区显示、实时智能轨迹预测、警戒线警戒区提示等辅助。通常，可视泊车系统的硬件由数字摄像头、泊车系统中央控制器、电子显示屏三个模块组成。当系统开始工作时，摄像头首先将车辆周围的环境实时摄录下来并显示。当汽车转向机的转向角度发生变化时，中央控制器通过CAN总线获得相应数据参数，然后通过一定的算法计算出该车的实时倒车轨迹并显示在屏幕上。接着，中央控制器利用传感器发射超声波信号测算出障碍物的位置后，显示距离并发出提示信号。这样可帮助驾车者消除视野死角和因视线不清而可能发生的误操作，提高驾驶操作的安全性。

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