本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)輛檢測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 車(chē)輛檢測(cè) 聚合通道特征 可分離子聚類(lèi)算法 最大池化分類(lèi)器 車(chē)型識(shí)別

【摘要】：近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,基于視覺(jué)的智能交通技術(shù)在生活中越來(lái)越被普遍的應(yīng)用。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車(chē)輛檢測(cè)是智能交通領(lǐng)域關(guān)鍵問(wèn)題之一,也是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的重要組成部分,車(chē)輛檢測(cè)的正確率對(duì)后續(xù)智能交通的研究具有重要影響。本文重點(diǎn)研究了單視角車(chē)輛檢測(cè)算法、多視角車(chē)輛檢測(cè)算法、車(chē)輛跟蹤算法、車(chē)型識(shí)別算法,主要內(nèi)容如下:第一,研究了聚合通道特征的提取方法,該特征不僅包含泛化的HOG通道特征,而且還包含顏色通道與梯度通道特征;探討了多視角下車(chē)輛檢測(cè)的特征選擇問(wèn)題,對(duì)比了可分離子聚類(lèi)算法與k-means和Latent SVM聚類(lèi)算法的區(qū)別。第二,研究了基于軟級(jí)聯(lián)AdaBoost分類(lèi)器的其它三種推廣模式,軟級(jí)聯(lián)RealAdaboost、軟級(jí)聯(lián)GentleAdaBoost、軟級(jí)聯(lián)ModestAda Boost對(duì)車(chē)輛檢測(cè)的影響。并且分析了三種分類(lèi)器中參數(shù)對(duì)檢測(cè)性能的影響;將參數(shù)進(jìn)行組合使用,提出了檢測(cè)效果更好的最大池化分類(lèi)器。第三,探討了一種改進(jìn)的最小化輸出均方誤差跟蹤算法,將該跟蹤算法運(yùn)用于隔幀檢測(cè),分析了隔幀數(shù)對(duì)檢測(cè)性能的影響。采用HOG、LBP、DSIFT特征來(lái)提取車(chē)輛的局部信息,結(jié)合隨機(jī)投影技術(shù)對(duì)高維空間中的特征進(jìn)行降維;結(jié)合SVM針對(duì)不同的車(chē)型,將檢測(cè)出的車(chē)輛分為不同的類(lèi)別,并與主流的識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比。第四,基于WinForm框架技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的車(chē)輛檢測(cè)平臺(tái),包括車(chē)輛圖片檢測(cè)、車(chē)輛視頻檢測(cè)、車(chē)型識(shí)別等功能。
【關(guān)鍵詞】：車(chē)輛檢測(cè) 聚合通道特征 可分離子聚類(lèi)算法 最大池化分類(lèi)器 車(chē)型識(shí)別
【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
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新11-12
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第二章 車(chē)輛檢測(cè)的特征選擇13-29
• 2.1 車(chē)輛檢測(cè)概述13-14
• 2.2 單視角下的車(chē)輛特征14-21
• 2.2.1 ACF特征14-16
• 2.2.2 ACF特征與HOG特征的區(qū)別16-17
• 2.2.3 ACF特征與ICF特征的區(qū)別17-19
• 2.2.4 不同通道組合對(duì)檢測(cè)性能的影響19-21
• 2.3 多視角下的車(chē)輛特征21-28
• 2.3.1 DSC聚類(lèi)算法22-24
• 2.3.2 DSC聚類(lèi)與k-means聚類(lèi)的區(qū)別24-25
• 2.3.3 DSC聚類(lèi)與Latent SVM聚類(lèi)的區(qū)別25
• 2.3.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 車(chē)輛檢測(cè)的分類(lèi)器選擇29-44
• 3.1 軟級(jí)聯(lián)分類(lèi)器29-36
• 3.1.1 軟級(jí)聯(lián)分類(lèi)器的推廣30-33
• 3.1.2 分類(lèi)實(shí)驗(yàn)對(duì)比33-35
• 3.1.3 車(chē)輛檢測(cè)試驗(yàn)對(duì)比35-36
• 3.2 參數(shù)對(duì)檢測(cè)器的影響36-43
• 3.2.1 權(quán)重更新對(duì)檢測(cè)器的影響37-39
• 3.2.2 改進(jìn)后權(quán)重更新對(duì)檢測(cè)器的影響39-41
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比41-43
• 3.3 本章小結(jié)43-44
• 第四章 車(chē)輛跟蹤與車(chē)型識(shí)別44-55
• 4.1 車(chē)輛跟蹤44-49
• 4.1.1 MOSSE跟蹤算法44-46
• 4.1.2 改進(jìn)的MOSSE跟蹤算法46-47
• 4.1.3 隔幀數(shù)對(duì)檢測(cè)性能的影響47-49
• 4.2 車(chē)型識(shí)別49-54
• 4.2.1 多特征融合49-51
• 4.2.2 隨機(jī)投影51-52
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比52-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第五章 車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)55-62
• 5.1 車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)概述55-60
• 5.1.1 樣本處理及分類(lèi)器訓(xùn)練56-57
• 5.1.2 快速特征金字塔57-59
• 5.1.3 檢測(cè)與跟蹤的交叉驗(yàn)證59-60
• 5.2 基于C#的車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)60-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 本文總結(jié)62-63
• 6.2 后續(xù)工作展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果69-70

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：610034