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基于多视角特征的车型识别方法
摘要：
车型识别在智能交通系统中具有重要的应用价值，本文提出了一种基于多视角特征的车型识别方法。首先，采用三维点云数据获取车辆外部形状，在此基础上构建车辆三维模型。然后，通过多个摄像机拍摄车辆不同视角实现多视角特征获取，对特征向量进行简单处理后，使用卷积神经网络进行特征分类。实验结果表明，本文的方法具有较高的识别率和稳定性，适用于智能交通系统中车型识别任务。
关键词：车型识别；多视角特征；三维点云数据；卷积神经网络
1.引言
随着智能交通系统的不断发展，车型识别技术受到了越来越广泛的关注。车型识别是指从图像或视频中自动识别车辆的类型和品牌信息。与传统的车辆识别方法相比，车型识别方法更加精确和快速，能够为智能交通系统提供更多的信息。
当前的车型识别方法主要基于视觉特征提取和机器学习算法，其中，特征提取是车型识别的关键环节。目前，流行的特征提取方法包括形状模型、颜色直方图和梯度方向直方图等。然而这些方法存在一些问题，如特征提取不准确、对光照和角度敏感等。因此，研究一种新的、稳定的特征提取方法具有很大的意义。
本文提出了一种基于多视角特征的车型识别方法，采用三维点云数据获取车辆外部形状，在此基础上构建车辆三维模型。然后，通过多个摄像机拍摄车辆不同视角实现多视角特征获取，对特征向量进行简单处理后，使用卷积神经网络进行特征分类。实验结果表明，本文的方法具有较高的识别率和稳定性，适用于智能交通系统中车型识别任务。
2.多视角特征的获取
2.1三维点云数据获取
三维点云数据可以精确地反映车辆的外部形状，获取三维点云数据是多视角特征的基础。三维点云数据获取的方法有很多，如激光扫描和立体视觉等。本文选用激光扫描技术获取车辆的三维点云数据，该技术具有精确度高、速度快、无接触等优点。
2.2多视角特征的获取
多视角特征的获取通过多个摄像机拍摄车辆不同视角实现，获取到的是车辆在不同视角下的图像信息。在本文中，摄像机的数量和摆放位置是预先确定的，确定摄像机位置时需要考虑车辆的实际情况和识别的要求。例如，如果需要识别车辆品牌，则需要摆放摄像机在车头和车尾等位置。
3.多视角特征处理与分类
3.1特征向量的生成
通过多视角特征的获取，可得到车辆在不同视角下的图像信息，该图像信息对应的特征向量可以作为车型识别的输入。在本文中，将每个特征向量看做是一幅图像，将所有特征向量组成的矩阵作为输入卷积神经网络的数据。
3.2卷积神经网络的训练
本文采用卷积神经网络进行特征分类，卷积神经网络具有感受野小、权值共享和局部连接等特点，可以很好地处理图像识别任务。在本文中，选用AlexNet进行卷积神经网络的训练。
4.实验结果与分析
本文采用了离线测试的方法验证了基于多视角特征的车型识别方法的有效性。实验数据集包括了20种不同品牌的车辆，每种品牌6辆车，共计120辆车。实验结果表明，本文的方法具有较高的识别率和稳定性，识别率达到了90%以上，在多角度和不同光照条件下具有良好的鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于多视角特征的车型识别方法，该方法通过三维点云数据获取车辆外部形状，在此基础上构建车辆三维模型。然后，通过多个摄像机拍摄车辆不同视角实现多视角特征获取，对特征向量进行简单处理后，使用卷积神经网络进行特征分类。实验结果表明，本文的方法具有较高的识别率和稳定性，适用于智能交通系统中车型识别任务。