隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,智能交通系統(tǒng)在交通運輸行業(yè)得到越來越廣泛的應(yīng)用。車輛部件識別作為智能交通系統(tǒng)中的重要技術(shù),受到眾多研究人員的關(guān)注。車輛部件識別旨在通過自動化手段識別出每種車輛部件的子類別,該技術(shù)可應(yīng)用在車輛的車牌號無法被識別或需要相機自動識別車輛的某個型號的場景中�，F(xiàn)階段常見的車輛部件識別算法通常將各類部件的識別看成是獨立的分類任務(wù)。然而,該方式忽略了不同識別任務(wù)間可能存在的關(guān)聯(lián)性。通過分析實際情況和數(shù)據(jù)集各部件的數(shù)量分布規(guī)律,本文發(fā)現(xiàn)不同部件的類別之間存在一定的聯(lián)系。在本文中,這種聯(lián)系被稱為車輛部件間的“共生關(guān)系”,即在同一輛汽車上,一種部件的子類別確定后另一種部件的子類別能隨之被確定的可能性。為利用共生關(guān)系來提高車輛部件的識別準確率,本文提出了三種基于共生關(guān)系的車輛部件識別網(wǎng)絡(luò)。本文首先給出了一種評估共生關(guān)系強弱的方法——互信息。通過計算部件間的互信息,發(fā)現(xiàn)不同的部件組合存在不同強弱程度的共生關(guān)系。其次,本文提出了一種基于Siamese結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)參考了Siamese網(wǎng)絡(luò),采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),通過結(jié)構(gòu)相同,權(quán)值共享的網(wǎng)絡(luò)來利用共生關(guān)系。此外,為實現(xiàn)多分類功能,本文將Siamese網(wǎng)絡(luò)末端的相似性度量損失函數(shù)修改為交叉熵損失函數(shù)。實驗表明,相比于傳統(tǒng)的單一部件的識別網(wǎng)絡(luò),基于Siamese結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò)在大部分部件的識別上能取得更好的識別效果。針對基于Siamese結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò)識別性能提升程度較小的問題,本文進一步提出了基于通道合并的部件識別網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)采用通道合并的方式整合輸入部件圖片所攜帶的共生關(guān)系信息。這種方式不僅能讓各識別任務(wù)共享網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,也能讓網(wǎng)絡(luò)對輸入的多個部件同時提取特征。通過對輸入圖像進行通道整合,網(wǎng)絡(luò)能更好地學(xué)習并利用共生關(guān)系。實驗表明,相比于基于Siamese結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò),基于通道合并的部件識別網(wǎng)絡(luò)能更大程度的提升識別準確率�；谕ǖ篮喜⒌牟考R別網(wǎng)絡(luò)雖然能讓網(wǎng)絡(luò)對輸入的多個部件同時提取特征,但該方式也會導(dǎo)致各部件自身的信息過早地與其他部件的信息相融合,從而丟失各部件自身的類間差異信息。為解決該問題,本文進一步提出了基于語義特征合并的部件識別網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)首先采用包含兩個獨立子網(wǎng)絡(luò)的特征提取模塊去提取兩類輸入部件的語義特征,再通過一個權(quán)值共享的網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習共生關(guān)系。這種兩階段的結(jié)構(gòu)不僅讓網(wǎng)絡(luò)關(guān)注到部件間的共生關(guān)系,同時也依然考慮了部件自身的類間差異信息。實驗表明,該網(wǎng)絡(luò)擁有比基于通道合并的部件識別網(wǎng)絡(luò)更好的識別性能。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;U495
【部分圖文】：

圖2-6兩種網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)對比

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文們選擇了512組由豐田皇冠車標和三角形后視鏡組成的特殊部件對來先利用單獨的車標識別網(wǎng)絡(luò)和后視鏡識別網(wǎng)絡(luò)分別測試了豐田皇冠車視鏡的識別結(jié)果。再將 512 組特殊部件對分成 8 組，依次測試它們se 結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò)下的識別結(jié)果，并計算 8 組結(jié)果的平均值得到準確率 1 表示的結(jié)果。圖 2-15 展示了特殊部件對在兩種網(wǎng)絡(luò)下的結(jié)果

獨識別車標的網(wǎng)絡(luò)和單獨識別后視鏡的網(wǎng)絡(luò)得到的準確率。表 2-15 中于 Siamese 結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò)對東風車標和縱向矩形后視鏡的識別單一部件的識別網(wǎng)絡(luò)。表 2-15 具有強共生關(guān)系的部件對在兩種方法下的結(jié)果對比車標（東風） 后視鏡（縱向矩形）準確率 1 0.9804 0.9419準確率 2 0.9658 0.9307上一組特殊部件對類似，我們依舊選取了 512 組由東風車標和縱向矩的部件對。首先利用單獨的車標識別網(wǎng)絡(luò)和后視鏡識別網(wǎng)絡(luò)分別測試縱向矩形后視鏡的識別結(jié)果。再將 512 組特殊部件對分成 8 組，依次于 Siamese 結(jié)構(gòu)的部件識別網(wǎng)絡(luò)下的識別結(jié)果，并計算 8 組結(jié)果的平表 2-15 中準確率 1 表示的結(jié)果。圖 2-16 展示了特殊部件對在兩種網(wǎng)比。
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本文編號：2861269