隨著人們出行需求的不斷增加,出租車以其方便、舒適、快捷的優(yōu)勢(shì)在人們的出行中扮演著至關(guān)重要的角色。但司機(jī)在駕駛過(guò)程中使用手機(jī)和吸煙嚴(yán)重威脅乘客的人身安全,同時(shí)也影響了乘車體驗(yàn)。目前,違規(guī)行為的檢測(cè)主要是通過(guò)人工篩查的方式,但是由于疲勞或者走神等原因,無(wú)法保證篩查的持續(xù)性和可靠性,同時(shí)還耗費(fèi)了大量的人力。本文利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)出租車司機(jī)違規(guī)行為的實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè),對(duì)于公眾和監(jiān)管部門都有著重要的意義。本文在詳細(xì)分析和比較了當(dāng)前深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種基于SSD（Single Shot Multibox Detector）目標(biāo)檢測(cè)算法的出租車司機(jī)違規(guī)行為的實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)方法。首先,收集出租車場(chǎng)景下司機(jī)違規(guī)行為樣本,經(jīng)過(guò)篩選和預(yù)處理之后按照VOC2007數(shù)據(jù)集的格式進(jìn)行標(biāo)注,數(shù)據(jù)集包含手機(jī)和煙兩類目標(biāo),共計(jì)10981張圖片,標(biāo)注工作完成后對(duì)數(shù)據(jù)集中目標(biāo)的尺度和長(zhǎng)寬比進(jìn)行統(tǒng)計(jì),為后續(xù)模型的搭建和訓(xùn)練奠定基礎(chǔ);然后,選用VGG16作為SSD算法的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)自建數(shù)據(jù)集尺度分布特點(diǎn)以及特有的長(zhǎng)寬比選用卷積層作為預(yù)測(cè)層并設(shè)置其中的參數(shù),同時(shí)由于數(shù)據(jù)集中易分負(fù)樣本較多的特點(diǎn)將損失函數(shù)替換成fo... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三種激活函數(shù)曲線圖

SSD算法基本架構(gòu)

多尺度特征層（2）采用卷積進(jìn)行檢測(cè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)增廣求解貝葉斯Logistic回歸模型的方法研究[J]. 侯禹騰.  計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用. 2014(15)



本文編號(hào)：2924620