本文關(guān)鍵詞：基于稀疏約束深度學(xué)習(xí)的交通目標跟蹤，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對車輛視覺跟蹤過程中普遍存在背景復(fù)雜、光線變化、尺度旋轉(zhuǎn)等干擾,而現(xiàn)有跟蹤算法抗擾動能力差、魯棒性低的問題,構(gòu)造了一種基于稀疏約束及深度學(xué)習(xí)的車輛目標跟蹤算法,采用去噪自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對包含正負樣本的訓(xùn)練集進行特征提取。在正向傳播過程中對隱層進行稀疏約束,反向傳播微調(diào)階段,對連接矩陣進行權(quán)值衰減的稀疏調(diào)整,增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同隱層特征的高效提取,將網(wǎng)絡(luò)的輸出作為Logistics分類器的輸入,學(xué)習(xí)獲得車輛分類器,并采用粒子濾波在線跟蹤目標。試驗結(jié)果表明:對連接矩陣和隱層進行稀疏約束的去噪自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的跟蹤精度和較強的跟蹤魯棒性,在場景光照劇烈變化、車輛發(fā)生遮擋、三維旋轉(zhuǎn)、尺度變化及快速移動時都能進行較好的跟蹤,平均中心位置誤差遠小于對比方法,僅為2.3像素;而增量式學(xué)習(xí)(IVT)跟蹤、在線自適應(yīng)增強(OAB)跟蹤、多示例學(xué)習(xí)(MIL)跟蹤算法的平均中心位置誤差分別為17.52像素、28.76像素和17.66像素;該方法的平均重疊率達83%,較IVT跟蹤、MIL跟蹤和OAB跟蹤算法分別提高24.5%、42.2%、28.8%,滿足智能交通監(jiān)控的實際需求。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 交通工程 智能交通 深度學(xué)習(xí) 稀疏約束 權(quán)值衰減 目標跟蹤
【基金】：教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(20096102110027) 航天科技創(chuàng)新基金項目(CASC201104) 航空科學(xué)基金項目(2012ZC53043)
【分類號】：U495
【正文快照】： 0引言交通目標的檢測與跟蹤是智能交通研究領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。智能交通系統(tǒng)根據(jù)所采集的視頻圖像進行交通流量控制、檢測車輛異常行為及行人行為判定等任務(wù),其交通目標的準確檢測與跟蹤對交通安全和智能車輛管理具有重要意義[1-3]。目前,常用的對運動車輛進行跟蹤的算法主要有基

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本文編號：426738