[发明专利]一种基于支持向量机的侧向车辆图像的特征识别方法在审
| 申请号： | 201810495611.6 | 申请日： | 2018-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN108647670A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 李茂月;徐光岐;周鹏;李文忠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06K9/40 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于支持向量机的侧向车辆图像的特征识别方法，首先对侧向车辆图像进行灰度化、滤波以及二值化处理，然后将二值化的二维图像数据转换到三维空间中，最后运用支持向量机算法，加入高斯核函数采用非线性模型拟合数据，识别车轮，进而达到侧向车辆识别的目的，通过车轮特征识别侧向车辆，能够提高侧向车辆的识别速度；采用支持向量机算法能够提高侧向车辆识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 侧向车辆 特征识别 支持向量机算法 支持向量机 图像 三维空间 车轮 二维图像数据 二值化处理 非线性模型 高斯核函数 二值化 灰度化 滤波 拟合 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于支持向量机的侧向车辆图像的特征识别方法，其特征是将二值化图像的二维数据转换到三维空间，运用支持向量机算法，加入高斯核函数采用非线性模型拟合数据，进而对侧向车辆的车轮进行识别。
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