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車型識(shí)別是智能交通系統(tǒng)研究的關(guān)鍵技術(shù)之一，針對(duì)車型識(shí)別的過程中存在處理的信息量大，提取特征維數(shù)高，識(shí)別實(shí)時(shí)性較差等問題，設(shè)計(jì)了一種融入PCA的LBP特征降維車型識(shí)別算法。首先在視頻序列中使用幀間差分法提取目標(biāo)車輛；然后計(jì)算目標(biāo)車輛的I。BP特征并利用PCA方法將數(shù)據(jù)由像素維數(shù)降至訓(xùn)練數(shù)據(jù)維數(shù)，在增強(qiáng)識(shí)別算法對(duì)光線變化魯棒性的同時(shí)，一定程度上降低了車型識(shí)別的計(jì)算量；最后利用最小距離分類器對(duì)目標(biāo)車輛進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的車型識(shí)別算法與常規(guī)PCA方法相比，所設(shè)計(jì)的算法在光照變化時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率有所提高，算法的實(shí)時(shí)性得到了一定的提升。
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