發(fā)布時(shí)間：2017-11-15 20:17

  本文關(guān)鍵詞：汽車(chē)車(chē)標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與辨識(shí)算法研究

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【摘要】：車(chē)標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別主要對(duì)視頻和圖像中車(chē)輛標(biāo)識(shí)進(jìn)行分辨,在智能交通系統(tǒng)、車(chē)輛追蹤、車(chē)輛管理等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。由于車(chē)輛標(biāo)識(shí)種類(lèi)多樣、形狀各異,且在不同場(chǎng)景條件下獲取的車(chē)標(biāo)圖像存在光照不均、邊緣模糊、背景復(fù)雜多樣等特點(diǎn),導(dǎo)致具有難以精確檢測(cè)車(chē)標(biāo)區(qū)域、精確提取紋理特征以及具有多類(lèi)多尺度車(chē)標(biāo)難適應(yīng)等問(wèn)題。本文針對(duì)這些問(wèn)題,開(kāi)展了車(chē)標(biāo)紋理特征提取、多類(lèi)多尺度車(chē)標(biāo)結(jié)構(gòu)化參數(shù)化建庫(kù)、車(chē)標(biāo)反傳導(dǎo)釋義等研究,主要工作如下:1、針對(duì)難以提取小尺寸車(chē)標(biāo)紋理特征的問(wèn)題,運(yùn)用DenseSIFT算法提取車(chē)輛標(biāo)識(shí)紋理特征,通過(guò)對(duì)像素點(diǎn)與其鄰域的梯度信息的提取,實(shí)現(xiàn)小尺寸車(chē)標(biāo)提取足夠密集的特征。2、針對(duì)多類(lèi)多尺度車(chē)標(biāo)建庫(kù)問(wèn)題,提出了結(jié)構(gòu)化參數(shù)化的建庫(kù)方法,通過(guò)典型車(chē)標(biāo)模板篩選、車(chē)標(biāo)紋理特征提取和參數(shù)化模板適應(yīng)等處理,并基于大量實(shí)測(cè)車(chē)標(biāo)圖片,實(shí)現(xiàn)了多類(lèi)多尺度車(chē)標(biāo)離線建庫(kù),為車(chē)標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與辨識(shí)提供基礎(chǔ)。3、針對(duì)傳統(tǒng)車(chē)標(biāo)識(shí)別方法難以精確定位的特點(diǎn),提出了改進(jìn)SIFTFlow反向車(chē)標(biāo)釋義算法。通過(guò)建立基于尺度非一致、定位反向傳導(dǎo)、相同車(chē)標(biāo)SIFT特征一致、像素點(diǎn)鄰域指向差別小四項(xiàng)假設(shè)的釋義能量方程,建立輸入圖像與車(chē)標(biāo)模版間的關(guān)聯(lián)性,實(shí)現(xiàn)檢測(cè)與辨識(shí)模塊的初步融合4、針對(duì)多尺度多類(lèi)車(chē)標(biāo)辨識(shí)的適應(yīng)問(wèn)題,本文提出車(chē)標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與辨識(shí)機(jī)制,將檢測(cè)定位模塊和識(shí)別模塊融合,提出基于圖像與車(chē)標(biāo)間關(guān)聯(lián)性的最大后驗(yàn)概率判決決策函數(shù),通過(guò)計(jì)算釋義平均能量、釋義邊緣圖像相似度等三項(xiàng)代價(jià)項(xiàng)得到最后的判決結(jié)果,實(shí)現(xiàn)車(chē)標(biāo)精確檢測(cè)與辨識(shí)。5、構(gòu)建基于視頻流的車(chē)標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別軟件,運(yùn)用并行加速與混合編程提高算法計(jì)算速度。通過(guò)大量的實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文所提方法能實(shí)現(xiàn)對(duì)非精確分割車(chē)標(biāo)區(qū)域進(jìn)行多尺度、多類(lèi)別的檢測(cè)與辨識(shí)。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U495;TP391.41

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本文編號(hào)：1191037