隨著科技的發(fā)展,智能交通管理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。其最主要的組成部分車輛的檢測、車輛顏色的識別與車輛軌跡的關(guān)聯(lián)已成為廣大學(xué)者與研究人員研究的熱點(diǎn)。但是由于天氣狀況的多變性以及拍攝設(shè)備與角度的有限性等一系列問題影響著智能交通管理系統(tǒng)的性能。本文主要由三個方面來組成,首先是基于Fast-RCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測系統(tǒng),其次是利用基于超像素分割與詞袋模型方法的車輛顏色識別系統(tǒng),最后基于最近鄰匹配標(biāo)準(zhǔn)的車輛軌跡關(guān)聯(lián)系統(tǒng)。本文的主要工作及研究成果包括以下三個方面:1、總結(jié)了常見的車輛檢測算法,增加了Fast-RCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),修改了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)使該框架適用于低質(zhì)量視頻中對車輛的檢測,提高了遮擋情況下車輛檢測的識別率,增強(qiáng)了車輛檢測的魯棒性,較好地解決了惡劣環(huán)境下車輛識別率低的問題,如對晚上車輛和雨天的車輛的檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相比較于傳統(tǒng)的車輛檢測方法Fast-RCNN對遮擋目標(biāo)的檢測效果顯著。2、提出了一種基于超像素分割與詞袋模型相結(jié)合的車輛顏色識別方法,該方法實(shí)現(xiàn)對車輛的顏色進(jìn)行自動識別。主要包含了對車輛基于顏色相似性聚類的分割方法、詞袋模型與HSV空間相結(jié)合形成車輛顏色特征向量的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

顏色空間模型

而每個目標(biāo)行駛方向各不相同，所以難免會因?yàn)檎趽醵兊貌辉倏煽�，所以后面的車輛行簡單的介紹。領(lǐng)域使用較多的一種方法，它還能應(yīng)用于圖像特征點(diǎn)檢測。角點(diǎn)即通常所知道的兩條邊相交的局部鄰域具有兩個不同區(qū)域的不同方向的邊點(diǎn)檢測方法大多是檢測擁有特定特征的圖像點(diǎn)。標(biāo)位置信息，并且還具有某些其他的特征，例征，顏色特征等。通俗的來說，在圖像中，物些特征點(diǎn)即使視角發(fā)生改變依然能很好地描述

圖 2.6 滑動窗口對內(nèi)部區(qū)域、邊界區(qū)域和角區(qū)域進(jìn)行掃描本質(zhì)就是取某個像素的固定窗口，將這個窗口在各個方向上進(jìn)行平均的像素灰度值的變化。其計(jì)算公式如下：E( ) = ∑ ( ) ( ) ( ) )是一個窗口函數(shù)， ( )是圖像在( )處的像素灰度值， 是窗是窗口在垂直方向上的偏移。 )進(jìn)行二維泰勒級數(shù)變換，變換結(jié)果如公式(2.2)所示：E( ) ∑ ( ) ( ) ( ) = ( )∑ ( ) 管 的取值如何，E( )都是變化最大的，此時的像素點(diǎn)就是要

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于多圖像特征金字塔的車輛檢測[D]. 曹曉明.北京交通大學(xué) 2016
[2]基于屬性的車輛檢索算法研究[D]. 于明月.大連海事大學(xué) 2015
[3]基于支持向量機(jī)的車身顏色識別方法研究[D]. 楊峰.電子科技大學(xué) 2013
[4]關(guān)于運(yùn)動目標(biāo)特征提取以及車輛顏色識別算法的研究[D]. 王琪.電子科技大學(xué) 2011
[5]基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類算法的顏色識別研究[D]. 彭波.長沙理工大學(xué) 2010
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車顏色識別[D]. 楊丹.沈陽工業(yè)大學(xué) 2009
[7]基于視頻的車輛目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D]. 周愛軍.揚(yáng)州大學(xué) 2008



本文編號：3369711