隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,城市交通環(huán)境越來(lái)越便捷,這使我們的交通出行得到改善,然而伴隨而來(lái)的是我們不容忽視的交通安全問(wèn)題。在各種媒體的報(bào)道中不難發(fā)現(xiàn),大型載重汽車(chē)的安全隱患指數(shù)是非常高,如果能實(shí)現(xiàn)大型載重汽車(chē)識(shí)別智能化,將使智能交通系統(tǒng)更快捷方便地為人們的出行服務(wù)。本文主要研究了人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和深度學(xué)習(xí)理論,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于人工智能的大型載重汽車(chē)識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)將機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于大型載重汽車(chē)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了智能交通應(yīng)用創(chuàng)新。該系統(tǒng)分別采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的HOG+SVM方法和深度學(xué)習(xí)中的VGGNet-16模型,使用這兩種方法分別對(duì)大型載重汽車(chē)進(jìn)行識(shí)別,同時(shí)對(duì)這兩種算法進(jìn)行了優(yōu)化,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明使用深度學(xué)習(xí)模型VGGNet-16識(shí)別效率更高,在開(kāi)發(fā)過(guò)程中使用OpenCV+Python+TensorFlow工具。該系統(tǒng)的工作流程如下:首先進(jìn)行區(qū)域選擇,把所選區(qū)域各個(gè)路口監(jiān)控視頻通過(guò)OpenCV工具實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為圖像,然后通過(guò)建立好的兩種具備識(shí)別能力的識(shí)別模型分別進(jìn)行識(shí)別,如果在城區(qū)內(nèi)禁行時(shí)間段識(shí)別到大型載重汽車(chē)通行則會(huì)觸發(fā)警報(bào)。該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)采用MySQL,它存儲(chǔ)過(guò)往車(chē)輛的信息,用來(lái)統(tǒng)計(jì)大型載重汽車(chē)在各個(gè)時(shí)間段出現(xiàn)的數(shù)量,這些信息有助于用戶(hù)分析載重汽車(chē)出行的規(guī)律及為后期系統(tǒng)升級(jí)做準(zhǔn)備。
【學(xué)位單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP18;U463.6
【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)和意義
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究意義
    1.4 研究?jī)?nèi)容和方法
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論和支撐技術(shù)
    2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)理論
        2.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
        2.1.2 圖像分類(lèi)傳統(tǒng)算法的常用特征
        2.1.3 支持向量機(jī)（SVM）
    2.2 深度學(xué)習(xí)
        2.2.1 深度學(xué)習(xí)概述
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 VGGNet
    2.3 開(kāi)發(fā)工具
第三章 基于人工智能的大型載重汽車(chē)識(shí)別方法
    3.1 數(shù)據(jù)集
    3.2 構(gòu)建HOG+SVM大型載重汽車(chē)識(shí)別模型
    3.3 深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化
    3.4 構(gòu)建VGGNet-16 大型載重汽車(chē)識(shí)別模型
第四章 系統(tǒng)需求分析與概要設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)整體業(yè)務(wù)概述
    4.2 系統(tǒng)需求分析
        4.2.1 系統(tǒng)功能性需求分析
        4.2.2 系統(tǒng)非功能性需求分析
    4.3 系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì)
        4.3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)與原則
        4.3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)
        4.3.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
        4.3.4 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境搭建
第五章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)接入
        5.1.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        5.1.2 數(shù)據(jù)接入
    5.2 系統(tǒng)主要功能模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 城市區(qū)域和郊區(qū)大型載重汽車(chē)識(shí)別詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.2.2 城市區(qū)域和郊區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
        5.2.3 警報(bào)模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第六章 系統(tǒng)測(cè)試
    6.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境
    6.2 系統(tǒng)功能測(cè)試
        6.2.1 大型載重汽車(chē)識(shí)別模型測(cè)試
        6.2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)測(cè)試
        6.2.3 警報(bào)觸發(fā)測(cè)試
        6.2.4 其他功能測(cè)試
    6.3 系統(tǒng)性能測(cè)試
    6.4 系統(tǒng)用戶(hù)測(cè)試
第七章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間公開(kāi)發(fā)表論文及著作情況

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