● 摘要
近年来，随着我国经济发展水平的不断提高，汽车保有量持续攀升，交通事业发展迅速。智能交通技术将先进的计算机处理技术、信息技术和自动控制技术等有效地综合运用于整个交通管理体系，构建了一种在大范围、全方面发挥作用的实时、准确和高效的交通运输综合管理体系。因此，智能交通及其相关技术已成为当前备受研究人员关注的热点。电子警察是智能交通领域的一项关键应用，而作为电子警察技术的重要组成部分，车型识别在交通管理、信息统计等方面都发挥着巨大作用，可用于统计道路交通流量、判定车辆收费标准和车辆违法行为处罚等工作，有着重要的研究意义和应用价值。但现有系统在诸多方面还存在着问题，主要体现在：首先，现有系统依靠从连续视频流中提取运动特征来检测运动目标，难以应用在单帧环境中，且在现有环境下系统资源消耗过大；其次，这些系统往往需要繁琐的特征训练，且其结果较大地依赖于特征值的选取。针对上述问题，本文在对车型识别相关技术和理论及其现有研究成果进行分析和比较的基础上，给出了一种基于约束Delaunay三角剖分（CDT）变换的通用车型识别方法。首先根据先验知识对图像进行预处理，然后对预处理图像应用Canny滤波和Hough变换获取直线集合和角点集合，进而得到假设区域；将角点集合输入CDT三角剖分变换，计算选定特征值，验证和判别真实车辆区域；最终依据轿车、客车和货车三类车型所特有的图像特征判定目标车辆的车型。论文在算法研究的基础上设计实现了一个完整的车型识别系统，并进行了相应的实验测定。实验结果表明，基于CDT变换的车型识别方法可应用在单幅图像的环境中，扩大了车型识别应用范围，且具有较高的识别率和识别速度，能够有效满足电子警察系统的工作需求，达到了设计目标。论文基于Web Service的分布特性，设计了各节点对等的集群式前端服务器加单一后端客户处理机模式的E-Police电子警察系统架构，将计算能力分散到各个工作节点；松散耦合的E-Police系统以计算服务、存储服务和查询服务为核心，依靠大量前端节点承担主要工作，提高了资源利用率；通过Web服务的准备、发布和建立三步流程，实现了一套完整的任务、资源和数据流管理方案，解决了传统系统计算性能、存储容量与图像质量三者难以平衡的问题。