【摘要】：隨著國家建設(shè)“平安城市”規(guī)劃的提出,交通安全和城市治安管理變得尤為重要。輪胎花紋比對(duì)在刑事犯罪現(xiàn)場勘查、交通事故處理中,對(duì)警察進(jìn)行嫌疑車輛鎖定和事故責(zé)任劃分能提供重要線索。在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的今天,我國汽車數(shù)量激增,交通事故的發(fā)生使公安干警現(xiàn)場勘查采集的輪胎花紋圖像數(shù)量呈爆發(fā)式增長。因此,研究輪胎花紋分類算法,利用信息技術(shù)對(duì)輪胎花紋圖像進(jìn)行自動(dòng)分類與管理,幫助警察提高破案效率,是我國“科技強(qiáng)警”工作中極具挑戰(zhàn)性的一個(gè)研究課題,對(duì)公安機(jī)關(guān)維護(hù)社會(huì)治安具有重要的應(yīng)用價(jià)值。輪胎花紋分類的技術(shù)關(guān)鍵是要設(shè)計(jì)能有效描述輪胎花紋的圖像特征提取算法。本課題依托西安郵電大學(xué)與陜西省公安廳聯(lián)建的“電子信息現(xiàn)場勘驗(yàn)應(yīng)用技術(shù)”公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室平臺(tái),針對(duì)公安刑偵行業(yè)應(yīng)用需求,結(jié)合輪胎花紋圖像特點(diǎn),提出兩種適用于輪胎花紋分類的圖像特征提取算法,有效提高了輪胎花紋分類精度。論文主要貢獻(xiàn)如下:1、在重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)支持下,作者與其他團(tuán)隊(duì)成員合作在真實(shí)環(huán)境中的不同時(shí)間、不同地點(diǎn)及不同拍攝條件下采集輪胎花紋圖像,建成一個(gè)可用于學(xué)術(shù)研究的輪胎花紋圖像數(shù)據(jù)集,為促進(jìn)該領(lǐng)域的研究發(fā)展起到了積極作用。2、通過對(duì)輪胎花紋圖像分類領(lǐng)域的系統(tǒng)調(diào)研,對(duì)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)描述和歸納總結(jié);介紹了學(xué)者們科研所用的輪胎花紋圖像數(shù)據(jù)庫和算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo);并圍繞輪胎花紋低層特征提取和高層語義分析兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),總結(jié)分析了該領(lǐng)域的研究成果;此外,結(jié)合公安行業(yè)應(yīng)用需求,對(duì)該領(lǐng)域的研究難點(diǎn)進(jìn)行分析并指出了未來的研究趨勢(shì)。3、結(jié)合輪胎花紋紋理方向性,提出一種引入能量占比分析的自適應(yīng)加權(quán)特征融合的輪胎花紋圖像特征提取算法。該算法包括:(1)對(duì)輪胎花紋圖像進(jìn)行離散小波分解,得到低頻、水平、垂直和對(duì)角子帶的重構(gòu)圖像;(2)在四個(gè)子帶重構(gòu)的輪胎圖像上提取改進(jìn)的局部二值模式特征;(3)結(jié)合輪胎花紋方向性,根據(jù)四個(gè)子帶所占能量百分比作為權(quán)重將四個(gè)子帶的特征加權(quán)融合;最后,將融合特征用于訓(xùn)練SVM分類器實(shí)現(xiàn)輪胎花紋圖像分類。4、為了解決因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過擬合的問題,提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的輪胎花紋圖像特征提取算法。將遷移學(xué)習(xí)引入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練中,通過輪胎圖像數(shù)據(jù)集對(duì)利用ImageNet訓(xùn)練得到的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行參數(shù)微調(diào),獲得適用于輪胎花紋圖像的新模型,并從中提取全連接層特征作為輪胎花紋圖像高層特征與第3章提出的低層特征加權(quán)融合作為融合特征用于訓(xùn)練多核SVM實(shí)現(xiàn)輪胎花紋分類。5、為了便于學(xué)術(shù)交流和成果展示,作者設(shè)計(jì)開發(fā)了輪胎花紋圖像分類演示系統(tǒng)。該演示系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)輪胎花紋圖像輸入、圖像特征提取、SVM分類器訓(xùn)練和分類等功能。演示系統(tǒng)簡單快捷、操作方便,界面實(shí)現(xiàn)友好交互,方便用戶使用�？傊�,本課題對(duì)輪胎花紋圖像分類領(lǐng)域進(jìn)行綜述的同時(shí),提出了兩種適用于輪胎花紋分類的圖像特征提取算法。相關(guān)研究成果為求解輪胎花紋分類問題提供了新方案和新思路,對(duì)相關(guān)研究具有一定的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：西安郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：D918.91;TP391.41
【圖文】：

圖 1.1 基于特征屬性的特征分類示意圖圖像分類的研究背景和意義水平的逐步提高，我國汽車的保有量呈爆發(fā)式增長，重視起來，政府對(duì)汽車進(jìn)行分類和溯源的需求也越來特征之一，不同的汽車具有不同的輪胎花紋，且汽車現(xiàn)不同程度的磨損，這些磨損的輪胎花紋也是汽車具件偵破過程中，公安干警可以通過鞋底花紋鎖定犯罪鞋底花紋具有獨(dú)特的紋理結(jié)構(gòu)，刑偵人員可以借助輪，分析交通事故現(xiàn)場情形，進(jìn)行事故責(zé)任劃分[8]。因處理交通事故中能夠提供關(guān)鍵的線索和有價(jià)值的信息花紋是一種應(yīng)用廣泛的物證[9]。和汽車生產(chǎn)的商業(yè)領(lǐng)域中，也時(shí)常因生產(chǎn)的輪胎花紋為企業(yè)之間相互攻擊的手段[10]。企業(yè)進(jìn)行輪胎設(shè)計(jì)時(shí)類也是必要的環(huán)節(jié)之一，是避免與企業(yè)因侵犯輪胎花

從輪胎花紋低層特征提取和高層語義分析兩個(gè)方面對(duì) TPIC 的現(xiàn)有算法進(jìn)行總結(jié)分析；最后，結(jié)合刑偵行業(yè)應(yīng)用需求，探討了 TPIC 的研究趨勢(shì)并進(jìn)行小結(jié)。2.1 輪胎花紋圖像分類研究現(xiàn)狀輪胎花紋圖像分類在交通事故處理及刑事案件偵破中是獲取破案信息的重要手段，雖然圖像分類技術(shù)已發(fā)展數(shù)十年，但由于輪胎花紋圖像的數(shù)據(jù)來源及應(yīng)用場景特殊等因素，目前這方面的研究仍有很大的發(fā)展空間。輪胎花紋圖像具有紋理復(fù)雜、顏色單一、邊緣清晰、噪聲信息少且不同型號(hào)的輪胎花紋視覺效果相似的特點(diǎn)[11]。目前在 TPIC 領(lǐng)域的研究根據(jù)實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)類型的不同，將其分為 4 類：輪胎表面花紋圖像分類、輪胎痕跡（壓痕）圖像分類、輪胎花紋磨損特征提取、道路監(jiān)控視頻中的輪胎花紋圖像分類。輪胎表面花紋是指汽車輪胎上的表面花紋（Tire Tread Pattern, TTP）信息。輪胎表面花紋圖像較其他三類數(shù)據(jù)更易于采集，花紋也最為清晰，非常適用于輪胎花紋專利的保存和刑偵領(lǐng)域的應(yīng)用[12]。本文也主要研究基于輪胎表面花紋分類的圖像特征提取算法。圖 2.1 展示了四幅輪胎表面花紋圖像。

不同壓痕載體上的輪胎壓痕圖像

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本文編號(hào)：2751785