基于SVM的车辆识别技术研究与深度学习探讨

本篇硕士论文主要探讨了基于支持向量机(SVM)的车辆识别技术在视频和图像处理领域的应用。作者，10536学号02041047，在长沙理工大学攻读硕士学位，由姚跃华副教授指导。论文的研究背景着重于视频交通流检测在车辆识别系统中的重要性，以及国内外的相关应用现状，强调了这项技术对于交通监控和智能交通系统发展的潜在价值。 论文首先阐述了图像预处理、噪声去除、图像分割和特征提取等关键技术环节，其中SVM被选为核心算法。作者针对SVM在图像处理中的特点，创新地提出了一种基于SVM的边缘检测方法，这种方法相较于传统算子方法更为直观易实现且效果显著。这种方法利用SVM的优势，能够更好地处理图像特征，尤其是在车辆识别中的边缘检测任务。 此外，论文还引入了小波变换技术，用来自动提取车辆特征数据，提高了车辆分类的自动化程度。传统的多值分类问题通过一系列二值分类来解决，效率较低。作者扩展了SVM的理论，将其应用于多值分类，减少了计算复杂性，特别适合于车辆识别场景。实验证明，这种方法具有可行性和有效性。 关键词涵盖了论文的主要研究内容，如交通流、车辆识别、图像处理、特征提取、小波变换和支持向量机。这篇论文不仅详细讨论了SVM在车辆识别中的应用，还推动了相关算法的创新，为视频交通流检测和智能交通系统的发展做出了贡献。