本文關(guān)鍵詞：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的霧霾環(huán)境下車型識別算法研究　出處：《中北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：車型識別系統(tǒng)是城市智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。隨著數(shù)字圖像處理、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展,基于圖像內(nèi)容的車型識別技術(shù)得到廣泛關(guān)注。目前車型識別技術(shù)主要是基于統(tǒng)計分類的,首先需要大量的車輛圖像數(shù)據(jù)集,其次通過特征提取技術(shù)獲取車輛圖像特征信息,最后利用機器學(xué)習(xí)分類技術(shù)對特征信息進行學(xué)習(xí)分類,進而完成車型識別。在眾多基于圖像的車型識別算法中,受到多尺度、多角度、復(fù)雜背景等多種因素對分類精度的影響,真正可以應(yīng)用在實際智能交通系統(tǒng)的車型識別技術(shù)較少。同時,受霧霾天氣的影響,霧霾降質(zhì)車輛的識別也成為目前車型識別的難點。因此研究如何從復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確高效地對車型分類具有非常重要的意義。針對目前基于圖像的車型識別的眾多影響因素,本文進行了如下內(nèi)容的研究:(1)采用網(wǎng)絡(luò)抓取的大量生活車型圖像建立數(shù)據(jù)庫,其中車輛背景復(fù)雜多變、多角度、多尺度等保證了數(shù)據(jù)庫的多樣性,車型類型種類有面包車、皮卡、跑車、小汽車、SUV和貨車六種。(2)對霧霾天氣下成像的車輛進行清晰化復(fù)原,復(fù)原方法基于大氣散射模型并結(jié)合霾粒子散射特性,達(dá)到去霧和去霾的雙重效果。(3)提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的霧霾環(huán)境下車型識別算法,并結(jié)合Softmax分類器進行車型分類。采用改進的圖像去霧霾算法和基于AlexNet優(yōu)化的特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),且與近幾年出現(xiàn)的車型識別算法,如基于HOG特征、PCA+SIFT特征及其它基于CNN特征等,進行分析比較。通過測試證明,本文提出基于AlexNet改進的車型識別方法無論在晴天還是霧霾環(huán)境下,其準(zhǔn)確率較其他方法均較高。(4)實現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下車型識別系統(tǒng),系統(tǒng)由車型圖像預(yù)處理模塊和車型分類模塊組成,其中車型圖像預(yù)處理模塊使用了本文提到的圖像去霧霾算法,車型分類模塊使用本文提出的車型識別算法。通過理論與實踐相結(jié)合的方式,證明了本文算法的有效性及意義。
[Abstract]:The vehicle model recognition technology based on image content has been widely paid attention to the rapid development of vehicle model recognition technology based on image content . ( 4 ) The vehicle model recognition system is realized under complex environment . The system consists of vehicle model image preprocessing module and vehicle model classification module . The vehicle model image preprocessing module uses the image defog algorithm mentioned in this paper . The vehicle model classification module uses the vehicle model identification algorithm proposed in this paper . The effectiveness and significance of the algorithm are proved through the combination of theory and practice .

【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1405591