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面向城市OD調(diào)查的車輛再識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2024-02-27 20:25
  城市OD調(diào)查,即城市交通起止點(diǎn)調(diào)查,是一項(xiàng)對(duì)于城市道路交通管理,城市建設(shè)規(guī)劃都具有重要意義的調(diào)查。O為origin,D為destination。它包括城市道路交通流量調(diào)查和車輛出行起止點(diǎn)調(diào)查。以往的城市OD調(diào)查多采用發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷以及上門采訪的形式。這些方法不僅會(huì)消耗大量的人力物力也會(huì)浪費(fèi)很多時(shí)間。隨著科技的發(fā)展,使用機(jī)器輔助人工完成工作已經(jīng)成為可能。本文將研究如何利用城市內(nèi)大量存在的道路交通監(jiān)控設(shè)備結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),設(shè)計(jì)一個(gè)能夠節(jié)省人力物力的城市OD調(diào)查系統(tǒng)。進(jìn)行交通流量調(diào)查,可以使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行檢測(cè),獲取目標(biāo)類別、數(shù)目以及各種屬性。但是訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往需要大量數(shù)據(jù),而對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注同樣也是一項(xiàng)無(wú)趣且費(fèi)時(shí)的工作。針對(duì)此問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)能夠在線學(xué)習(xí)的輔助標(biāo)記網(wǎng)絡(luò)。這一網(wǎng)絡(luò)基于目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),能夠檢測(cè)出輸入圖像中感興趣的目標(biāo)的位置、類別等屬性。這些檢測(cè)結(jié)果可輔助人工對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記。同時(shí),人工標(biāo)記后的結(jié)果可以反過(guò)來(lái)用于訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò),使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果更加接近人工標(biāo)記結(jié)果。這樣,經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),可以更好地輔助人工對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記。進(jìn)行車輛出行起止點(diǎn)調(diào)查...

【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-4YOLO模型結(jié)構(gòu)

圖2-4YOLO模型結(jié)構(gòu)

3192256512102410241024409630卷積層下采樣層卷積層下采樣層卷積層下采樣層卷積層下采樣層卷積層卷積層全連接層全連接層圖2-4YOLO模型結(jié)構(gòu)上圖可以看出,YOLO的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的用于目標(biāo)分類的網(wǎng)絡(luò)類似,都個(gè)卷積層提取特征后經(jīng)過(guò)一個(gè)或多個(gè)全連接....


圖2-5SSD模型結(jié)構(gòu)

圖2-5SSD模型結(jié)構(gòu)

310241024512256256256圖2-5SSD模型結(jié)構(gòu)從上圖可以看出,SSD使用了VGG進(jìn)行最基礎(chǔ)的特征提取,之后加入了不尺度的卷積層,經(jīng)過(guò)這些卷積層可以獲得不同尺度的特征圖。對(duì)于每一個(gè)卷積,都可以使用一系列卷積核在該層獲得的特征圖上進(jìn)行預(yù)測(cè),每個(gè)卷積核都會(huì)


圖2-6將行人再識(shí)別視作二分類問(wèn)題的再識(shí)別網(wǎng)絡(luò)

圖2-6將行人再識(shí)別視作二分類問(wèn)題的再識(shí)別網(wǎng)絡(luò)

也更容易找出不同類之間特征的不同點(diǎn)以及想同類特征之間的相似處。該文章中提到的網(wǎng)絡(luò)模型如圖2-6:606016060120208787252573735073*5卷積及下采樣卷積及下采樣局部鄰域差分73505081500接連全相同不同相圖2-6將行人再識(shí)別視作二分類問(wèn)題的再識(shí)別....


圖2-7行人再識(shí)別特征融合網(wǎng)絡(luò)模型

圖2-7行人再識(shí)別特征融合網(wǎng)絡(luò)模型

用于行人再識(shí)別的特征融合網(wǎng)絡(luò)(FeatureFusionNetwork,FFN)[44]使用了這種方法。FFN的模型結(jié)構(gòu)如圖2-7:[224,224,3]提取深度特征原始圖片分為多個(gè)橫向條狀圖調(diào)整大小并裁剪五個(gè)卷積層提取顏色和紋理特征連接柱狀圖緩沖層融合層4096Softm....



本文編號(hào):3912931

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