隨著城市的現(xiàn)代化建設(shè),當代城市越來越注重機器視覺與生活相結(jié)合的發(fā)展模式。在城市屬性視覺方面的研究人員也越來越多,因為城市居民的身心健康,教育質(zhì)量,社交活動都會影響人類對城市外觀的視覺感知�？茖W家開始借助人工智能和視覺知識相結(jié)合的方法來研究城市屬性視覺,目前大部分的城市屬性視覺感知分析方法都是通過人類對圖片分析,然后根據(jù)圖片上獲取的信息分析預(yù)測城市未來的發(fā)展。肉眼甚至人類的局限性都限制了人們對城市屬性的預(yù)測能力。人與人的主觀意識差別也影響對城市未來的預(yù)測。為此近幾年提出了借助機器視覺動態(tài)分析城市屬性。通過在市區(qū)架設(shè)攝像頭,時刻捕捉市民的生活狀況,車流情況,然后這些圖像數(shù)據(jù)借助排序網(wǎng)絡(luò)算法來預(yù)測人類對城市屬性的感知情況。本文全部工作是利用了圖像的感知屬性類激活圖來分析圖像的基本信息,視覺詞匯信息或語義信息特征,再通過利用獲取的圖像信息輔助預(yù)測城市未來的發(fā)展。借助這個思想以及相應(yīng)理論,將圖像的基礎(chǔ)特征信息和語義信息融合到機器學習中,從而提高人們對城市未來發(fā)展預(yù)測準確度。大量的文獻數(shù)據(jù)這證實了本文方法的可行性和優(yōu)越性。本文的一個工作是通過圖像比較對的形式把圖形獲取的網(wǎng)絡(luò)特征從分類任務(wù)轉(zhuǎn)化為排序... 

【文章來源】：湘潭大學湖南省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究工作
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 基礎(chǔ)理論知識
    2.1 圖像特征
        2.1.1 顏色特征
        2.1.2 紋理特征
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 訓練方法模型
        2.3.1 多任務(wù)學習
        2.3.2 遷移學習
    2.4 特征融合
        2.4.1 早融合
        2.4.2 晚融合
    2.5 本章小結(jié)
第三章 結(jié)合顏色分布和紋理信息的城市視覺感知方法
    3.1 引言
    3.2 研究問題的描述
    3.3 預(yù)測模型
        3.3.1 圖像中顏色和紋理信息的預(yù)處理
        3.3.2 基于注意力機制融合卷積特征
        3.3.3 分類和排序任務(wù)
    3.4 實驗結(jié)果分析
        3.4.1 預(yù)測城市屬性感知結(jié)果
        3.4.2 感知屬性間相關(guān)性分析
        3.4.3 分析城市外觀
    3.5 本章小結(jié)
第四章 結(jié)合多層次卷積特征的城市視覺感知方法
    4.1 引言
    4.2 方法框架
        4.2.1 感知類激活圖
        4.2.2 基于多層次特征的視覺感知屬性預(yù)測模型
    4.3 實驗結(jié)果
        4.3.1 實驗設(shè)置
        4.3.2 感知類激活圖分析
        4.3.3 城市屬性視覺感知預(yù)測性能對比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在校期間發(fā)表學術(shù)論文與研究成果


【參考文獻】：
碩士論文
[1]城市屬性視覺感知方法研究[D]. 徐永超.山東大學 2019



本文編號：3167907