摘要：随着科学技术的迅速发展和汽车工业成本的降低，人们的出行更多的选择了乘汽车出行。交通经常堵车，道路设施不完善，高速上缴费排队时间长，因此很多学者开始研究智能交通系统（TTS）。智能交通系统的研究课题有很多方面，其中智能车的识别在模式识别领域是非常有意义的应用，它可以减缓交通压力，减轻交警们的工作，在现代交通运输领域起到了非常重要的作用。

利用图像处理技术，机械基础，模式识别等知识，本次毕业设计提出了基于图像处理的智能车型识别系统。可以根据摄像设备对车辆的监控，得到一系列车的特征图片，对车的行为做进一步分析。可以利用计算机，使用高斯滤波，锐化，图像二值化，图像填充等操作，最终使用神经网络的知识对其进行类别分析。

通过本次毕业设计可以达到以下目标：

（1）再一次学习关于图像处理的有关知识，加深了课内神经BP网络学习的深度；

（2）实现了一种简单的对车的智能识别方法；

（3）处理获得的车的特征行为图像，同时利用数字图像处理知识对其进行分析；

    通过本文的实验部分，可以看出本次的智能车型识别研究毕业设计达到了理论效果。

关键词：智能交通系统;车型识别;数字图像处理;神经网络

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1 绪论-2

1.1智能交通系统（ITS）-2

1.2国内外智能交通系统的研究现状-2

1.3本文的主要研究内容-2

2 车型图像的预处理-4

2.1图像处理-4

2.1.1设计思路-4

2.1.2图像灰度处理，中值滤波-6

2.1.3图像差分-8

2.1.4图像二值化-9

2.1.5边缘检测-9

2.2形态学操作-13

2.1.1形态学概念-13

2.2.2 膨胀操作-13

2.2.3 图像填充-14

2.2.4图像开、闭运算-14

3 车辆特征提取-16

3.1特征选取的方法-16

3.2车型特征参数-16

4 车型识别分类-18

4.1车型分类-18

4.2神经网络车型分类-18

4.3本章小结-20

结论-21

致谢-22

参考文献-23