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文档简介

基于视频的车标检测识别技术研究的任务书一、题目基于视频的车标检测识别技术研究二、背景随着智能交通系统的不断发展,车辆识别技术也越来越重要。其中,车标是车辆的重要标识符号之一,车标识别技术有着广泛的应用前景。目前,基于图像处理的车标识别技术已经得到了很好的应用,但是在某些情况下(如运动中、光线不足等情况下),图像处理技术的效果受到很大的限制。因此,研究基于视频的车标检测识别技术显得极其必要。三、任务本研究的主要任务如下:1.调研现有车标检测识别技术的研究现状,对比其优缺点,明确研究方向和目标。2.探究基于视频的车标检测识别技术的思路,研究车标在运动中的特征变化和运动状态的表示方法。3.设计基于视频的车标检测识别模型,提出针对不同场景的车标检测识别算法,分析模型的有效性和应用范围。4.采用实验方法验证模型的可行性和稳定性,对模型进行评价和优化,并结合具体应用场景进行分析。五、研究内容1.车标识别的研究现状和应用场景分析。明确研究方向和目标。2.基于视频的车标检测识别思路和方法研究。研究车标在不同场景下的特征变化和运动状态的表示方法,探究车标检测识别的技术难点和关键问题。3.基于视频的车标检测识别算法设计。提出一套可有效检测识别车标的算法,针对不同场景进行算法设计和优化。4.算法实现及实验验证。采用实验方法验证模型的性能和效果,分析其优缺点,结合具体应用场景进行分析和优化。五、预期成果1.结合车标识别的研究现状和应用需求,深入探究基于视频的车标检测识别技术,提出了针对不同场景的车标检测识别算法,并构建出可行的车标识别系统。2.在具体应用场景下进行实验验证,通过实验分析和比对,验证了算法的有效性和优越性,为智能交通系统中车辆识别技术的发展做出了贡献。3.得到具体应用场景下的车标识别算法,实现了智能交通系统中的自动化和智能化,提高了系统的安全性和智能化水平。六、参考文献[1]HaoyiSong,HaotianLi,YuchuanJiang,etal.Adeeplearningbasedreal-timemultiobjectdetectionandtrackingsystemforautonomousdriving[C]//2017IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV).IEEE,2017:587-592.[2]SungminEum,MinjePark,SeongkeonJung,etal.Deeplearning-basedcarclassificationusingcameraimages[C]//2017IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV).IEEE,2017:228-233.[3]E.D.DeCanniereandB.Lewandowski.Performanceanalysisofvehiclelogorecognition[C]//2010IEEEIntelligentTransportationSystemsConference.IEEE,2010:528-533.[4]C.H.Chen,Y.T.Huang,A.C.Chen,etal.Vehiclelogorecognitionsystembasedonhybridfeatures[C]//201316thInternationalConferenceonInformationFusion.IEEE,2013:1691-1697.[5]C.K.Raja,M.P.Paulraj,andB.S.SathishKumar.AnefficientvehiclelogorecognitionusingSIFT,SURF,andORB[C]//2016InternationalConferenceonControlIn

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