基于HOG与SVM算法的车型识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车已经成为现代生活中不可或缺的一部分。

庞大的汽车保有量给交通管理、城市规划、环境保护等方面带来了新的挑战，也对车辆信息的快速、准确获取提出了更高的要求。

车型识别作为智能交通系统的重要组成部分，在交通流量监测、车辆违章抓拍、道路安全管理等方面具有重要的应用价值和广阔的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

车型识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来取得了显著进展。

国内外学者针对车型识别问题进行了大量的研究，提出了多种识别方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容为hog与svm算法的车型识别，具体包括以下几个方面：
1.hog特征提取：研究hog特征的计算方法，包括图像预处理、梯度计算、方向梯度直方图构建等步骤。

分析hog特征对车型识别的有效性，比较不同参数设置对特征提取效果的影响。

2.svm分类器设计：研究svm分类器的原理，包括线性可分svm、线性不可分svm、多分类svm等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.收集车型图像数据，构建车型图像数据集。

数据集应包含不同车型、不同角度、不同光照条件下的车辆图像，以保证模型的泛化能力。

2.对车型图像进行预处理，包括图像灰度化、归一化、去噪等操作，以提高图像质量和特征提取效果。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对不同车型，研究hog特征参数的优化方法，以提高特征提取的针对性和有效性。

2.结合车型识别任务的特点，对svm核函数进行改进，以提升分类器的性能和泛化能力。

3.构建基于hog与svm算法的车型识别系统，并对其性能进行全面评估，为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张力. 基于深度学习的车型识别方法研究[d]. 西安:长安大学, 2021.

2. 黄一鸣, 吴昊. 基于改进hog特征的车辆识别算法研究[j]. 计算机应用与软件, 2023, 40(03): 258-264.

3. 郭超, 黄山. 基于hog特征和svm的车型识别研究[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(12): 229-235.