基于改进K-Means算法的车辆识别方法

• 作者: 张明恒 王华莹 郭烈
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: K均值 马氏距离 车辆检测 Hu矩 仿射不变距 车型识别
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 53-56
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.05.013

摘要

车辆的检测和识别一直是道路监控、安全辅助驾驶、车辆自主导航等领域的重要研究内容.文中基于机器视觉方法,在Lab颜色空间通过对经典K-Means算法的聚类中心、聚类数和距离测度三方面的改进实现了L分量的聚类,从而达到图像分割的目的.提取图像的矩形度、Hu矩和Affime矩的特征,针对不同的车型建立各自的模板,利用改进Hu不变矩和仿射不变矩的组合不变矩对分割后图像进行车型的识别.实验结果表明,文中提出的方法对于复杂环境下的车辆检测和识别具有良好的可靠性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭烈	大连理工大学汽车工程学院	39	308	10.0	16.0
2	张明恒	大连理工大学汽车工程学院	16	117	6.0	10.0
3	王华莹	大连理工大学汽车工程学院	1	8	1.0	1.0