基于SVM和PCA的智能交通车型识别系统研究

本篇硕士学位论文由刘锋撰写，他在中国顶尖学府上海交通大学攻读模式识别与智能系统专业，导师为严京旗，于2009年提交。论文标题聚焦于"matlab 车型识别"，深入探讨了在智能交通系统这个21世纪全球交通发展趋势中的关键课题——车型识别。 论文主要围绕基于神经网络的车型识别系统展开，将解决方案分为三个核心步骤。首先，利用matlab技术实现目标检测功能，当车辆进入视频区域时，系统能准确捕捉并获取车辆停止时的关键信息，这是车辆识别的第一步，确保了后续处理的有效性。 接着，论文着重于特征提取阶段。在车辆静止时，系统提取车辆的尺寸、直线长度以及轮廓线等关键特征，这些特征对于区分不同车型至关重要，它们是后续车型分类的基础数据。 作者比较了多种车型识别方法，包括基于支持向量机（SVM）和主成分分析（PCA）的方案，以及一种融合了主成分分析和特征提取策略的方法。通过一系列对比实验，结果显示整合策略在车型识别的性能上表现更优，这表明该方法可能具有更高的准确性和鲁棒性。 这篇论文不仅展示了MATLAB在车型识别领域的实际应用，还提供了有效的技术路径和策略选择，对于智能交通系统的优化以及计算机视觉、图像处理和模式识别技术的发展具有重要价值。关键词如“智能交通”、“车型识别”、“支持向量机”和“主成分分析”突出了论文的核心研究内容，表明了作者对当前研究热点的深入理解和掌握。