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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測(cè)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 01:04
  近幾年由于計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的大幅度提高使得計(jì)算機(jī)視覺在智能交通領(lǐng)域逐漸成為研究熱點(diǎn),受到中外學(xué)者的廣泛關(guān)注,并取得了一定的研究成果。然而,在實(shí)際應(yīng)用過程中仍存在很多困難亟需解決。問題主要集中于兩個(gè)方面:首先,當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要應(yīng)用于交通監(jiān)管領(lǐng)域,檢測(cè)的實(shí)時(shí)性,由于計(jì)算機(jī)硬件運(yùn)算能力的限制,算法本身不能過于復(fù)雜,因此這就與檢測(cè)精準(zhǔn)性產(chǎn)生了一定的矛盾。其次,交通場(chǎng)景不同于一般的檢測(cè)場(chǎng)景,場(chǎng)景中物體種類較多,并且光照、陰影和遮擋等因素都嚴(yán)重影響識(shí)別準(zhǔn)確度和定位精確度。在不影響實(shí)時(shí)性的條件下如何設(shè)計(jì)算法來減小這些因素的影響,提高檢測(cè)算法的魯棒性成為研究人員的關(guān)注點(diǎn)。本文致力于通過自建數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)道路行車視角下的車輛檢測(cè)。首先回顧了國(guó)內(nèi)外在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)與研究現(xiàn)狀,對(duì)現(xiàn)有的研究成果對(duì)比總結(jié),在此基礎(chǔ)上確定了本文的研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容。本文研究?jī)?nèi)容主要分為三個(gè)部分,首先以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念作為切入點(diǎn),詳細(xì)闡述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想、組成部分和參數(shù)訓(xùn)練原理等內(nèi)容,為之后的YOLOv3檢測(cè)模型以及Faster R-CNN檢測(cè)模型奠定理論基礎(chǔ)。其次,在上一章節(jié)的理論基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)YOLOv3模型下...

【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1自動(dòng)駕駛汽車示意圖??Fig.?1-1?Diagram?of?autonomous?vehicles??

圖1-1自動(dòng)駕駛汽車示意圖??Fig.?1-1?Diagram?of?autonomous?vehicles??

汽車駕駛的安全性是自動(dòng)駕駛的重要功能[41,按照實(shí)現(xiàn)方式分為主動(dòng)安全、被??動(dòng)安全、危險(xiǎn)預(yù)警和汽車防撞四類[5],障礙物檢測(cè)尤其是車輛檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)汽車駕駛??安全最重要最基礎(chǔ)的部分。如圖1-1所示,自動(dòng)駕駛汽車通過各類傳感器如視覺傳??感器(攝像頭)、激光雷達(dá)等感知周圍環(huán)境信息,并....


圖1-2車輛檢測(cè):識(shí)別+定位??Fig.?1-2?Vehicle?detection:?recognition?and?location??

圖1-2車輛檢測(cè):識(shí)別+定位??Fig.?1-2?Vehicle?detection:?recognition?and?location??

基于視覺的車輛檢測(cè)是一種利用計(jì)算機(jī)在靜態(tài)圖像或者視頻幀中自動(dòng)尋找車??輛目標(biāo),并判斷車輛目標(biāo)的位置、大小和置信度的技術(shù),也即實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)的識(shí)??別和定位。圖1-2展示了車輛檢測(cè)的示例,圖中算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同大小和長(zhǎng)寬比的??車輛目標(biāo)的成功定位,并給出了相應(yīng)的置信度。??.??圖1-....


圖1-4不同天氣情況下的行車場(chǎng)景??Fig.?1-4?Driving?scenarios?in?different?weather?situation??

圖1-4不同天氣情況下的行車場(chǎng)景??Fig.?1-4?Driving?scenarios?in?different?weather?situation??

(C)高速公路?⑷隧道??圖1-3不同道路情況下的行車場(chǎng)景??Fig.?1-3?Driving?scenarios?in?different?road?situation??圖1_4展示了不同天氣情況下典型的行車場(chǎng)景,晴天時(shí)采集到的圖像質(zhì)量較??高,可以更好的描述圖像特征,但是也....


圖1-3不同道路情況下的行車場(chǎng)景??

圖1-3不同道路情況下的行車場(chǎng)景??

圖1-3不同道路情況下的行車場(chǎng)景??Fig.?1-3?Driving?scenarios?in?different?road?situation??圖1_4展示了不同天氣情況下典型的行車場(chǎng)景,晴天時(shí)采集到的圖像質(zhì)量較??高,可以更好的描述圖像特征,但是也會(huì)收到陰影、光照變化的影響....



本文編號(hào):3922666

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