近年來深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展使得智能車輛的研發(fā)得到了廣泛關(guān)注,本文以物體檢測任務(wù)和視覺測距為原型,研究了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在車載識別監(jiān)測方面的應(yīng)用,具體內(nèi)容如下:論文首先研究了基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測技術(shù),分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、原理和當(dāng)今主流的物體檢測模型,并提出了與傳統(tǒng)方法相結(jié)合的改進(jìn)的車載檢測算法。接著論文研究了作為視覺測距原理的相機(jī)模型,并分別介紹了單目測距法常用的幾何模型法、逆投影變換法和數(shù)據(jù)建�；貧w法,比較了各自的優(yōu)缺點(diǎn),并提出了基于物體檢測和投影變換的視覺測距方法。然后本文結(jié)合車輛的實(shí)際行駛狀況實(shí)現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)視覺的車載識別監(jiān)測方法,該方法主要包括物體檢測和數(shù)據(jù)測算兩個(gè)功能。物體檢測部分使用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺方法檢測并標(biāo)識了車道,使用深度學(xué)習(xí)模型檢測了路面物體并標(biāo)注位置和分類。數(shù)據(jù)測算部分采用了基于投影變換來進(jìn)行測距的方法。最后的測試結(jié)果基本符合預(yù)期,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

各網(wǎng)絡(luò)模型的性能比較[43]

DeepID網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)[56]

上海交通大學(xué)全日制專業(yè)碩士學(xué)位論文第2章基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測技術(shù)第8頁圖2-2DeepID網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)[56]Fig.2-2StructureofDeepIDnetwork一個(gè)典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含以下部分：輸入層(Inputlayer)、卷積層(Convolutionallayer)、激勵(lì)層(Activationlayer，圖中未畫出)，池化層(Poolinglayer)、全連接層(FullyConnectedlayer)。輸入層用來輸入圖像，通常還會伴隨去均值和歸一化操作；卷積層用來提取特征；激勵(lì)層用來提供線性到非線性的映射；池化層用來壓縮信息并降維；全連接層用來分類。下面對它們進(jìn)行詳細(xì)說明。(1)輸入層輸入層主要負(fù)責(zé)輸入圖像，同時(shí)進(jìn)行一定的預(yù)處理，例如去均值和歸一化。去均值的主要作用是讓數(shù)據(jù)點(diǎn)均值為0，也就是將中心點(diǎn)移至原點(diǎn)。歸一化則是讓各維度的數(shù)據(jù)點(diǎn)都處于0~1的范圍，避免維度之間數(shù)據(jù)值差距過大造成分布不均勻的問題。如下圖，d1和d2分別代表兩個(gè)維度，通過去均值化使得數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值為0，通過歸一化使得兩個(gè)維度的方差相近，避免數(shù)量級差距過大(a)原始數(shù)據(jù)(b)去均值化后的數(shù)據(jù)(c)歸一化后的數(shù)據(jù)圖2-3輸入層的預(yù)處理Fig.2-3Preprocessofinputlayer(2)卷積層卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最重要的層，也是它與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比最具特點(diǎn)和優(yōu)勢的地方。卷積層所進(jìn)行的就是卷積操作，卷積實(shí)質(zhì)上就是一種卷積核(convolutionkernel)對輸入的線性運(yùn)算，卷積核又稱filter，是一個(gè)k×k的二維矩陣，其中k為卷積核的尺寸，它可以一定程度上反映出局部區(qū)域的點(diǎn)與點(diǎn)之間的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3520371