应用于智慧旅游的车标识别
摘 要旅游作为支柱产业，日益受到政府的重视。其中，对于旅游消费人群的特征分析既是旅游行业关心的话题，又属于物联网数据挖掘的范畴。本课题，立足于对于景区停车场，酒店等设施的车标识别，旨在对所乘车主的消费能力进行初步分析，获得一些有用信息。由于环境中光线、磨损以及拍摄设备对车标产生的影响很多，一般的车标定位方法很难从图像中找出车标。本论文采用SIFT特征匹配算法，在一定程序上解决了光线、磨损等因素产生的影响。结果比较令人满意。基于SIFT的车标定位与识别程序分为产生尺度空间，检测极值点，精确定位极值点，为每个关键点指定方向参数，关键点描述子的生成及关键点匹配等关键环节。本论文详细地阐述了SIFT算法的发展、原理和实现步骤，并展示基于Matlab的车标定位与识别程序。经过测试，本论文设计的车标定位与识别程序有较好的识别精度及较快的运行速度。利用车标定位与识别程序，对景区、酒店停车场等设施的车主的汽车数量、型号进行数据采集，对车主消费能力进行初步分析，对智慧旅游的发展有重要意义。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 研究的背景 1
1.3 研究的目的与意义 2
1.4 本文探讨内容和结构布置 2
第二章 车标识别现状及常见的车标识别方法 4
2.1 车标识别中的关键技术 4
2.2 车标定位与识别应用 4
2.3 常见车标定位方法 5
2.3.1 基于PCA与不变矩的车标定位 5
2.3.2 基于Adaboost的车标定位 5
2.3.3 基于边缘检测算子的定位 5
2.3.4 基于车牌先验知识的定位 5
2.3.5 基于汽车前部对称性特点的车标定位 6
2.4 常见车标识别方法 6
2.4.1 基于PCA与不变矩的车标识别 6
2.4.2 基于BP神经网络的车标识别 6
2.4.3 基于边缘直方图的车标识别 6
2.4.4 基于Hu不变矩的车标识别 7
2.5 本章小结 7
第三章 SIFT算法
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
实现车标定位与识别的理论基础 8
3.1 尺度空间的概念 8
3.2 SIFT特征匹配算法简介 10
3.3 SIFT算法特点及可解决的问题 11
3.4 SIFT算法应用及改进 12
3.5 SIFT算法介绍 14
3.5.1 尺度空间的生成 15
3.5.2 高斯金字塔的构建 15
3.5.3 空间极值点检测 17
3.5.4 精确确定极值点位置 18
3.5.5 特征点描述子生成 20
3.5.6 特征点匹配及消除错配点 20
3.6 本章小结 23
第四章 Matlab车标识别程序 24
4.1 程序主要组成 24
4.2 Matlab的车标定位识别程序 26
4.2.1 程序运行流程图 26
4.2.2 程序运行界面 27
4.2.3 程序运行结果及分析 28
4.3 本章小结 31
第五章 结束语 34
5.1 论文小结 34
5.2 问题及展望 34
5.3 致谢 35
参考文献 37
附录 41
第一章 绪论
1.1 引言
现代生活中，车辆已经成为人们出行工作的必备工具，而且车的种类与数量也与日俱增。随着人们生活质量的提高，旅游成为人们周末假期的首选。所以，对于景区停车场，酒店等设施的车标识别，旨在对所乘车主的消费能力进行初步分析，获得一些有用信息，针对以上问题的研究有重大的实际意义与应用价值。
传统的车标识别与车牌识别类似，一般包含了车标的定位与识别两部分关键性技术。然而车牌具有明显的特征和规则的外形，车标的形状却成千上万。常见的匹配定位算法受光线、汽车种类颜色等不可抗力因素影响很大，无法精确地定位出车标位置。因此，能不能准确地在定位出车标的位置，成了车标的定位与识别技术的难点与关键。
由于车标没有固定的纹理特征并且大小与形状也不尽相同，所以在信息众多且复杂的图像中进行车标定位和识别会相当困难。运用SIFT算法首先提取要识别车标图像的关键点，然后对关键点附加详细的信息（局部特征），最后将两者的特征点进行比较找出互相匹配的特征点，如果匹配的结果符合要求，那么认为图像中的车标就是作为模板的车标型号。测试结果表明，SIFT算法可以满足现实生活中对车标定位与识别的要求。
1.2 研究的背景
随着社会经济的快速发展，国民经济显著的增长，社会财富不断得到积累，科技水平不断提高，人们的物质和精神生活不断地改善和提高，追求更高的生活品质成为越来越多人的奋斗目标。我国汽车化的进展也越来越快，截止2014年底，我国的机动车保有量达到2.64亿辆，其中汽车的保有量达到1.54亿辆。私家车总数量超过1.05亿辆，每百户家庭就拥有25辆。并且当今的公共设施也越来越数字化、现代化和智能化。监控录像设备遍布大街小巷，这对于捕捉车辆信息提供了极大地方便。
智慧旅游，顾名思义，就是利用当今比较前沿的技术，如：云计算、物联网等前沿技术，配合计算机、手机网络以及便携的网络终端设备，可以让用户实时、快速地获得旅游信息。如：安排、价格、方案、组织人等方面的信息，可以让人们灵活地计划和调整自己的旅游计划，既不耽误工作，也不影响生活，为人们的生活提动了极大的方便。智慧旅游是多种技术和服务所结合的产物，智能、实时、方便是智慧旅游的主要标签。智慧旅游以后的发展成果将会体现在旅游服务、营销和管理三个方面。
通过对景区、酒店停车场等设施的车主的汽车数量、型号进行数据采集和计算行车主消费能力的初步分析，对智慧旅游有重要的意义。本论文基于上述研究背景，对图像中的车标进行定位与识别，配合车牌识别与车型识别，可以快速准确地判断出图像中汽车的品牌、归属地及型号，对智慧旅游的发展和构建来说，具有极大的意义。
1.3 研究的目的与意义
当今社会，旅游已然成为支柱产业，越来越受到民众和国家的重视。中国旅游的历史源远流长，我国也是世界上最早而且是唯一有文字记载的国家。旅游可以放松身心，开阔眼界，洗涤心灵，还可以带动消费，加快一个地区的发展。所以，当今越来越多的人在放假期间选择旅游。旅游当然少不了消费，对于旅游消费人群的特征分析既是旅游行业关心的话题，又属于物联网数据挖掘的范畴。本论文，立足于对于景区停车场，酒店等设施的车标定位与识别，旨在对所乘车主的消费能力进行初步分析，获得一些有用信息。
车标一般位于汽车头部的前格栅附近，展示了该车生产厂商的理念价值观等信息，是车辆的一个重要属性。汽车车标不同于车牌，车辆一旦出厂，车标便很难更换和涂改。针对景区停车场酒店等设施的车标定位与识别，可以快速收集大量车辆数据，为之后的车主消费能力分析等问题打下良好的基础。同时，车标定位与识别系统是智慧交通中重要的组成部分。一个快速准确的车标定位方法，会极大地提升整个系统的性能。毋庸置疑，车标的定位与识别技术，将在智慧旅游中扮演重要的角色，发挥关键的作用。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 研究的背景 1
1.3 研究的目的与意义 2
1.4 本文探讨内容和结构布置 2
第二章 车标识别现状及常见的车标识别方法 4
2.1 车标识别中的关键技术 4
2.2 车标定位与识别应用 4
2.3 常见车标定位方法 5
2.3.1 基于PCA与不变矩的车标定位 5
2.3.2 基于Adaboost的车标定位 5
2.3.3 基于边缘检测算子的定位 5
2.3.4 基于车牌先验知识的定位 5
2.3.5 基于汽车前部对称性特点的车标定位 6
2.4 常见车标识别方法 6
2.4.1 基于PCA与不变矩的车标识别 6
2.4.2 基于BP神经网络的车标识别 6
2.4.3 基于边缘直方图的车标识别 6
2.4.4 基于Hu不变矩的车标识别 7
2.5 本章小结 7
第三章 SIFT算法
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
实现车标定位与识别的理论基础 8
3.1 尺度空间的概念 8
3.2 SIFT特征匹配算法简介 10
3.3 SIFT算法特点及可解决的问题 11
3.4 SIFT算法应用及改进 12
3.5 SIFT算法介绍 14
3.5.1 尺度空间的生成 15
3.5.2 高斯金字塔的构建 15
3.5.3 空间极值点检测 17
3.5.4 精确确定极值点位置 18
3.5.5 特征点描述子生成 20
3.5.6 特征点匹配及消除错配点 20
3.6 本章小结 23
第四章 Matlab车标识别程序 24
4.1 程序主要组成 24
4.2 Matlab的车标定位识别程序 26
4.2.1 程序运行流程图 26
4.2.2 程序运行界面 27
4.2.3 程序运行结果及分析 28
4.3 本章小结 31
第五章 结束语 34
5.1 论文小结 34
5.2 问题及展望 34
5.3 致谢 35
参考文献 37
附录 41
第一章 绪论
1.1 引言
现代生活中，车辆已经成为人们出行工作的必备工具，而且车的种类与数量也与日俱增。随着人们生活质量的提高，旅游成为人们周末假期的首选。所以，对于景区停车场，酒店等设施的车标识别，旨在对所乘车主的消费能力进行初步分析，获得一些有用信息，针对以上问题的研究有重大的实际意义与应用价值。
传统的车标识别与车牌识别类似，一般包含了车标的定位与识别两部分关键性技术。然而车牌具有明显的特征和规则的外形，车标的形状却成千上万。常见的匹配定位算法受光线、汽车种类颜色等不可抗力因素影响很大，无法精确地定位出车标位置。因此，能不能准确地在定位出车标的位置，成了车标的定位与识别技术的难点与关键。
由于车标没有固定的纹理特征并且大小与形状也不尽相同，所以在信息众多且复杂的图像中进行车标定位和识别会相当困难。运用SIFT算法首先提取要识别车标图像的关键点，然后对关键点附加详细的信息（局部特征），最后将两者的特征点进行比较找出互相匹配的特征点，如果匹配的结果符合要求，那么认为图像中的车标就是作为模板的车标型号。测试结果表明，SIFT算法可以满足现实生活中对车标定位与识别的要求。
1.2 研究的背景
随着社会经济的快速发展，国民经济显著的增长，社会财富不断得到积累，科技水平不断提高，人们的物质和精神生活不断地改善和提高，追求更高的生活品质成为越来越多人的奋斗目标。我国汽车化的进展也越来越快，截止2014年底，我国的机动车保有量达到2.64亿辆，其中汽车的保有量达到1.54亿辆。私家车总数量超过1.05亿辆，每百户家庭就拥有25辆。并且当今的公共设施也越来越数字化、现代化和智能化。监控录像设备遍布大街小巷，这对于捕捉车辆信息提供了极大地方便。
智慧旅游，顾名思义，就是利用当今比较前沿的技术，如：云计算、物联网等前沿技术，配合计算机、手机网络以及便携的网络终端设备，可以让用户实时、快速地获得旅游信息。如：安排、价格、方案、组织人等方面的信息，可以让人们灵活地计划和调整自己的旅游计划，既不耽误工作，也不影响生活，为人们的生活提动了极大的方便。智慧旅游是多种技术和服务所结合的产物，智能、实时、方便是智慧旅游的主要标签。智慧旅游以后的发展成果将会体现在旅游服务、营销和管理三个方面。
通过对景区、酒店停车场等设施的车主的汽车数量、型号进行数据采集和计算行车主消费能力的初步分析，对智慧旅游有重要的意义。本论文基于上述研究背景，对图像中的车标进行定位与识别，配合车牌识别与车型识别，可以快速准确地判断出图像中汽车的品牌、归属地及型号，对智慧旅游的发展和构建来说，具有极大的意义。
1.3 研究的目的与意义
当今社会，旅游已然成为支柱产业，越来越受到民众和国家的重视。中国旅游的历史源远流长，我国也是世界上最早而且是唯一有文字记载的国家。旅游可以放松身心，开阔眼界，洗涤心灵，还可以带动消费，加快一个地区的发展。所以，当今越来越多的人在放假期间选择旅游。旅游当然少不了消费，对于旅游消费人群的特征分析既是旅游行业关心的话题，又属于物联网数据挖掘的范畴。本论文，立足于对于景区停车场，酒店等设施的车标定位与识别，旨在对所乘车主的消费能力进行初步分析，获得一些有用信息。
车标一般位于汽车头部的前格栅附近，展示了该车生产厂商的理念价值观等信息，是车辆的一个重要属性。汽车车标不同于车牌，车辆一旦出厂，车标便很难更换和涂改。针对景区停车场酒店等设施的车标定位与识别，可以快速收集大量车辆数据，为之后的车主消费能力分析等问题打下良好的基础。同时，车标定位与识别系统是智慧交通中重要的组成部分。一个快速准确的车标定位方法，会极大地提升整个系统的性能。毋庸置疑，车标的定位与识别技术，将在智慧旅游中扮演重要的角色，发挥关键的作用。
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