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針對(duì)傳統(tǒng)車輛識(shí)別算法魯棒性及實(shí)時(shí)性不強(qiáng)的問(wèn)題，結(jié)合局部線性約束編碼（ LLC）和加權(quán)空間金字塔匹配（SPM）模型，提出一種車輛品牌型號(hào)精細(xì)識(shí)別算法。提取圖像方向梯度直方圖特征，通過(guò)LLC對(duì)圖像特征進(jìn)行編碼映射，得到具有語(yǔ)義信息的圖像表達(dá)向量，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。利用加權(quán)SPM模型將空間位置信息引入圖像表達(dá)向量中，并將每個(gè)圖像的最終表達(dá)送人線性支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別。使用交通監(jiān)控?cái)z像頭在不同天氣和光照條件下采集150種車輛類型共56 827張圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該算法可有效改善識(shí)別效果，提高識(shí)別速度。
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