随着计算机视觉和图像处理技术的发展，车辆检测与识别已经成为智能交通系统中的一个重要研究方向。传统图像处理方法通过对图像进行预处理、特征提取、分类与识别，提供了一种无需复杂深度学习模型的解决方案。本研究基于MATLAB平台，采用传统图像处理技术，提出了一种新的车辆车型识别与分类方法。通过背景差分、图像灰度化、二值化、形态学处理等多种传统图像处理技术，对车辆图像进行处理，提取车辆的特征信息。进一步地，通过对图像中车身区域的分析，结合车辆占比和边界检测等参数，对车辆进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地从交通场景中分离出车辆，并实现较为准确的车型分类，且计算效率较高，适合实际交通监控系统中的应用。相比于基于深度学习的复杂方法，本研究提供了一种更为简便且高效的车辆识别与分类方案。

作者：张家梁(自研改进)

引言

随着城市化进程的加速，交通管理成为了城市运行中日益重要的一个环节。尤其是在智能交通系统（ITS）的发展中，车辆检测与识别技术的研究和应用对交通流量监控、车牌识别、智能停车系统等领域产生了深远的影响。传统的车辆识别方法主要依赖于图像处理技术，这些方法通常包括背景建模、边缘检测、特征提取以及机器学习分类器等步骤。与深度学习方法相比，传统图像处理方法在计算资源上更加节省，且在某些应用场景中，尤其是计算资源有限的设备上，仍然具有广泛的应用前景。

本研究基于MATLAB平台，采用传统图像处理技术对车辆进行识别与分类。传统图像处理技术包括图像去噪、灰度转换、二值化、形态学操作等，能够有效提取出车辆的形态特征。通过这些技术，可以实现车辆与背景的分离，并基于车辆的大小、形状以及车身占比等特征进行车型分类。在实际应用中，这些方法具有较强的实时性，能够满足交通监控系统对车辆检测与识别的需求。

本论文的目标是提出一种基于传统图像处理技术的车辆车型识别与分类方法，并通过大量的实验数据验证其有效性。与基于深度学习的车辆识别方法相比，本方法在算法复杂度和计算资源方面具有明显优势，尤其适用于实时性要求较高且资源有限的交通监控环境。

系统架构

1.系统概述
本系统基于MATLAB平台，利用传统的图像处理技术来识别和分类车辆车型。系统的目标是通过图像处理的各个环节，将输入的交通场景图像进行处理，并从中识别出车辆并进行分类。系统的主要组成部分包括图像采集模块、图像预处理模块、车辆分割模块、特征提取与分类模块、以及结果输出模块。

系统的核心模块包括：
图像采集模块：获取交通监控图像，支持用户上传或实时监控。
图像预处理模块：去噪、灰度化、背景差分，提取车辆。
车辆分割模块：通过差分分离车辆与背景，清理噪声，精确分割车辆。
特征提取与分类模块：提取形态特征并根据尺寸、形状分类车辆。
结果输出模块：显示分类结果，提供实时反馈。

2.系统流程图

研究方法

本研究采用传统的图像处理技术来实现车辆的识别与分类，以下是按照处理阶段详细的具体实现方法：

实验结果

从系统的实验结果中，能够看到不同类型的车辆（如中型车、小型车和公交车）在经过图像预处理和分类步骤后，能够准确地识别出车型。每张图像处理后的 分类结果 显示了不同车型的识别结果，如：

分类准确率与车型类型的关系：
准确率较高的车型：如公交车（准确率 0.950664）由于其尺寸较大、形状明显，因此系统能够较为容易地进行准确分类。

准确率较低的车型：如小型轿车（准确率 0.497504），其尺寸较小，且可能与背景较为相似，导致系统识别的难度增加，准确率相对较低。

识别结果的挑战与局限性：
小型车辆的识别难度：由于小型车辆在图像中占据的像素较少，且其外形较为简洁，系统在处理时可能面临一些挑战。部分小型车的分类结果相对较低，可能是由于这些车辆与背景的对比度较低，或者车辆与背景有较强的相似性。

复杂背景的影响：虽然图像差分有效去除了背景，但如果图像中存在强烈的光照变化或复杂背景，可能会对分类准确性产生影响，特别是在动态交通环境下。
1.实验过程
图像 1：原始图像（红色厢式车）。

图像 2：作差结果图（背景去除）。

图像 3：去除干扰后的图像（清晰轮廓）。

图像 4：分类结果图（识别为“中型车”）。

2.实验结果
图像 1：分类结果为“中型车”。

图像 2：分类结果为“小型车”。

图像 3：分类结果为“公交车”。

图像 3：分类结果为“中型车”。

该系统结合了图像处理与模式识别技术，通过实时处理和分类，能够有效地识别并区分不同类型的车辆。图形用户界面让用户能够直观地查看每个步骤的处理结果，提升了交通监控效率。

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

本研究基于MATLAB传统图像处理技术，提出了一种有效的车辆车型识别与分类方法。通过图像预处理、背景差分、形态学操作等技术，成功地提取了车辆的特征信息，并结合尺寸、形状等因素进行了车辆分类。实验结果表明，该方法能够高效、准确地识别不同类型的车辆（如中型车、小型车、公交车等）。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

版权声明：
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