【摘要】：為了從跨攝像機(jī)自行車協(xié)同跟蹤過程中獲得高精度的動(dòng)態(tài)運(yùn)行軌跡,針對跨攝像機(jī)自行車跟蹤過程中再識(shí)別問題進(jìn)行了試驗(yàn)研究�？紤]到混合交叉路口環(huán)境復(fù)雜、室外光照變換強(qiáng)烈、攝像機(jī)拍攝視角差異等因素的影響,提出了一種在無視域重疊條件下基于樣本序列分組相似性度量的混合交通交叉路口跨攝像機(jī)自行車再識(shí)別算法。采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,將自行車樣本劃分為3個(gè)部件并統(tǒng)計(jì)出各部件分割比,通過對自行車圖庫中各部件提取的特征進(jìn)行聚類分析得到對應(yīng)部件原型特征。采用對比分析法,將樣本序列代替單個(gè)樣本作為查詢圖像并對樣本數(shù)進(jìn)行了定量分析。從特征魯棒性設(shè)計(jì)方面進(jìn)行分析,通過將每個(gè)樣本部件與對應(yīng)部件原型進(jìn)行相似性度量形成更具抽象性的原型相似度特征。通過系統(tǒng)抽樣的方法將圖像序列進(jìn)行分組,并采用組內(nèi)全連接而組間不連接的方式計(jì)算樣本間相似度來改善算法時(shí)間復(fù)雜度。為了有效分析該算法的性能,制作了1個(gè)自行車再識(shí)別數(shù)據(jù)集BIKE1,并且在分組性能評估、部件原型參數(shù)設(shè)置以及同類算法性能比較3個(gè)方面進(jìn)行了試驗(yàn)對比。研究結(jié)果表明:采用樣本序列作為查詢圖像具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率,并且將樣本序列分為2組時(shí)識(shí)別率最高;自行車樣本劃分為3個(gè)部件有效地增強(qiáng)了算法對光照變化等影響因素的魯棒性;與當(dāng)前同類算法相比,所提算法具有更高的識(shí)別率。
[Abstract]:In order to obtain high-precision dynamic track from the cross-camera bicycle tracking process, the problem of re-recognition in the cross-camera bicycle tracking process is studied experimentally. Taking into account the complex environment of mixed intersections, the intense change of outdoor lighting, and the differences in camera viewing angles, A hybrid traffic intersection cross-camera bicycle rerecognition algorithm based on similarity measurement of sample sequence grouping is proposed in this paper. The bicycle sample is divided into three parts by using statistical method and the partition ratio of each component is calculated. The prototype features of the corresponding parts are obtained by clustering analysis of the features extracted from each component in the bicycle map library. In this paper, sample sequence is used instead of single sample as query image and quantitative analysis of sample number is carried out. Based on the analysis of feature robustness design, a more abstract prototype similarity feature is formed by measuring the similarity between each sample component and its corresponding prototype. The image sequences are grouped by systematic sampling and the time complexity of the algorithm is improved by computing the similarity between samples by using the method of full join within groups and disconnection between groups. In order to effectively analyze the performance of the algorithm, a bicycle recognition data set (BIKE1,) is made and compared in three aspects: group performance evaluation, component prototype parameter setting and performance comparison of the same algorithm. The results show that the sample sequence as the query image has higher recognition accuracy, and the recognition rate is the highest when the sample sequence is divided into two groups. The bicycle sample is divided into three parts which effectively enhance the robustness of the algorithm to the influence factors such as illumination variation. Compared with the current similar algorithms the proposed algorithm has a higher recognition rate.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)土木交通學(xué)院;深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院交通與環(huán)境學(xué)院;長沙理工大學(xué)綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)智能處理湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51408237) 湖南省教育廳科研項(xiàng)目(13B132)
【分類號】：U491

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本文編號：2321173