隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展和交通監(jiān)控攝像頭的海量部署,交通監(jiān)控視頻爆炸式增長,在交通監(jiān)控視頻海量化、高清化的趨勢下,當遇到交通事故等緊急情況時進行實時的車型匹配是很重要的,但傳統(tǒng)的視頻處理方法很難適應這種變化。傳統(tǒng)的交通視頻處理方法更多針對于較低層次的視頻存儲和管理,忽略了交通視頻數(shù)據的分析、關聯(lián)與挖掘,很難做到實時的處理并反饋結果。而深度學習是機器學習研究中一個新的領域,它可以讓按照層級劃分的計算模型學習具有多層次抽象數(shù)據的表示,模仿人腦的機制來理解數(shù)據,這就讓計算機智能處理海量交通視頻成為可能。在此背景下,本文提出了一種通用的車型匹配方法,對交通監(jiān)控視頻進行智能分析并得出匹配結果。首先將深度學習方法應用到車型特征提取上來,對SSD深度學習網絡進行了改進,在進行車輛檢測的同時,一次性提取圖像中全部車型特征;并設計了一種新的卷積神經網絡VTM-CNN（Vehicle Type Matching Convolutional Neural Network）,用于車型特征匹配,提高了車型匹配方法的識別精度。但深度學習方法速度較慢,因為它會消耗大量的GPU資源,新興的大數(shù)據和云計算技術可以并行... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景和研究意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容與方法
    1.4 論文組織結構
第二章 相關概念及理論基礎
    2.1 深度學習相關概念及典型應用
        2.1.1 深度學習相關概念
        2.1.2 卷積神經網絡介紹
        2.1.3 深度學習目標檢測方法
        2.1.4 深度學習典型應用
    2.2 實時分布式計算平臺Storm相關概念及理論基礎
        2.2.1 Storm理論基礎
        2.2.2 Storm基本概念
    2.3 本章小結
第三章 基于深度學習的車型匹配方法設計與實現(xiàn)
    3.1 基于SSD的車輛檢測定位與特征提取
    3.2 基于傳統(tǒng)方法的車型特征匹配
        3.2.1 特征向量距離計算
        3.2.2 基于人工神經網絡的特征匹配
        3.2.3 基于SVMs的特征匹配
    3.3 基于深度學習方法的車型特征匹配
    3.4 VTM-CNN的設計與與實現(xiàn)
    3.5 本章小結
第四章 Storm實時處理平臺的設計與實現(xiàn)
    4.1 基于深度學習的實時車型匹配方法技術路線
        4.1.1 順序圖
        4.1.2 活動圖
        4.1.3 部署圖
    4.2 Storm實時處理平臺的并行化設計及調度優(yōu)化
        4.2.1 Storm并行化設計
        4.2.2 Storm調度缺陷分析
        4.2.3 Storm調度算法優(yōu)化
    4.3 本章小結
第五章 基于深度學習的實時車型匹配方法的測試與分析
    5.1 實驗環(huán)境
        5.1.1 硬件環(huán)境
        5.1.2 軟件環(huán)境
    5.2 數(shù)據集
    5.3 效果展示
    5.4 算法測試
        5.4.1 基于深度學習的實時車型匹配方法性能測試
        5.4.2 Storm實時處理平臺及調度算法容錯性測試
        5.4.3 基于深度學習的實時車型匹配可移植性測試
    5.5 本章小結
總結與展望
    課題主要完成的內容
    課題創(chuàng)新點
    后續(xù)研究工作
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的學術成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于車輛側向特征的視頻監(jiān)控車型分類的研究[J]. 吳彤,劉嘉新.  儀表技術. 2016(02)
[2]玻爾茲曼機研究進展[J]. 劉建偉,劉媛,羅雄麟.  計算機研究與發(fā)展. 2014(01)
[3]基于局部特征的汽車識別[J]. 黃燦.  微型電腦應用. 2010(08)
[4]中國智能交通系統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略研究[J]. 王笑京,沈鴻飛,汪林.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2006(04)

博士論文
[1]互聯(lián)網圖像高效標注和解譯的關鍵技術研究[D]. 夏丁胤.浙江大學 2010

碩士論文
[1]智能交通中的車型識別研究[D]. 崔瑩瑩.電子科技大學 2013
[2]車型識別技術在視頻監(jiān)控中的應用[D]. 馬蓓.西安電子科技大學 2010
[3]基于視頻的車型識別技術研究[D]. 余孔梁.浙江大學 2008



本文編號：3649722