本文關(guān)鍵詞：典型交通載具類字典稀疏識(shí)別方法的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,人們生活水平的提高,交通流量日益增大,各種交通問(wèn)題頻繁發(fā)生,智能交通系統(tǒng)就變得尤為重要。交通載具作為整個(gè)交通的載體,是智能交通系統(tǒng)研究的重點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)交通載具的有效管理,對(duì)典型交通載具進(jìn)行科學(xué)合理的智能分類是當(dāng)前信息、通信、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等相關(guān)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向之一。本文在著重分析研究了圖像特征提取、稀疏編碼、模式識(shí)別理論的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了一種基于類字典稀疏識(shí)別的典型交通載具分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)是對(duì)交通場(chǎng)景中的自行車、摩托車、汽車這三種典型的交通載具利用稀疏識(shí)別的方法進(jìn)行分類處理。采用局部特征描述算子,SURF算法進(jìn)行特征提取,對(duì)訓(xùn)練樣本提取特征構(gòu)建全局字典進(jìn)行稀疏識(shí)別。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。針對(duì)上述系統(tǒng)存在的問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn)。提出了基于類字典稀疏識(shí)別的典型交通載具分類系統(tǒng)。在特征提取方面,提出了基于FCM聚類的SURF特征提取方法,使每幅圖像的特征向量均為固定的維數(shù)且包含大部分的有用信息。方便了后續(xù)處理,降低了特征向量維數(shù)。在稀疏識(shí)別方面,針對(duì)全局字典信息存在大量冗余并且沒(méi)有很好地突出各交通載具的局部特征。引入了類字典和字典學(xué)習(xí),以更好的表示交通載具的局部特性,提高字典的表征能力,從而提高識(shí)別率。通過(guò)三組對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。分別為本論文的稀疏識(shí)別方法和SVM方法的對(duì)比、全局字典與類字典之間的對(duì)比、傳統(tǒng)的SURF特征和改進(jìn)的SURF特征的對(duì)比。實(shí)驗(yàn)表明,本文論提出的方法對(duì)自行車、摩托車、汽車這三種交通載具達(dá)到了較好的識(shí)別效果。
【關(guān)鍵詞】：交通載具 稀疏識(shí)別 改進(jìn)的SURF算法 類字典 字典學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題的研究背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 車輛識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 稀疏編碼研究現(xiàn)狀12
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)12-14
• 第二章 車輛分類理論基礎(chǔ)與稀疏識(shí)別概述14-33
• 2.1 引言14
• 2.2 特征提取概述14-20
• 2.2.1 顏色特征15-16
• 2.2.2 紋理特征16-19
• 2.2.3 形狀特征19-20
• 2.3 車輛分類常用特征提取算法20-29
• 2.3.1 LBP算法21-24
• 2.3.2 SURF算法24-27
• 2.3.3 Harr-like特征27-29
• 2.4 稀疏識(shí)別概述29-32
• 2.4.1 稀疏編碼理論29-30
• 2.4.2 SRC模型30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于稀疏識(shí)別的典型交通載具分類33-43
• 3.1 引言33
• 3.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)33-37
• 3.2.1 系統(tǒng)整體流程34
• 3.2.2 SURF特征提取34-35
• 3.2.3 稀疏識(shí)別35-37
• 3.3 稀疏系數(shù)求解算法37-40
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于類字典稀疏識(shí)別的典型交通載具分類43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 基于FCM聚類的SURF特征提取43-44
• 4.3 引入類字典和字典學(xué)習(xí)的稀疏識(shí)別44-52
• 4.3.1 引入類字典的稀疏識(shí)別44-45
• 4.3.2 字典學(xué)習(xí)方法45-52
• 4.4 快速稀疏系數(shù)求解算法52-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析55-60
• 5.1 引言55
• 5.2 整體流程55-56
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利65-66
• 致謝66

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：443146