【摘 要】
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车辆目标图像特征提取是智能交通系统中车辆识别与分类的关键问题;在车型提取算法中,矩特征是较为常用的车型特征描述子;针对Hu矩的7个特征分量在数量级上差别较大且受比例因
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFE0111900);陕西省自然科学基金(2014JM2-6093);陕西省国际科技合作计划项目(2017KW-009)
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车辆目标图像特征提取是智能交通系统中车辆识别与分类的关键问题;在车型提取算法中,矩特征是较为常用的车型特征描述子;针对Hu矩的7个特征分量在数量级上差别较大且受比例因子影响的问题,基于不变矩和小波能量的原理和特点的研究,重点提出了基于小波矩的特征提取算法,并应用于车辆的特征提取;最后的实验对实际车辆图像进行采集,对预处理图像进行小波分解得到三级子图像,对子图像求取修正Hu不变矩,将不变矩作为特征量,利用最小邻距离分类得出识别结果;最后的实验结果显示,通过这种方法提取的特征量具有平移、旋转、比例不变性,能反
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