本文關鍵詞：基于卷積神經網絡的監(jiān)控視頻車型識別系統(tǒng)設計與實現　出處：《西南交通大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： ITS 卷積神經網絡 ResNet 車型識別 分布式系統(tǒng)Celery 數據統(tǒng)計

【摘要】：隨著中國經濟的不斷發(fā)展,中國的汽車持有量呈爆炸性增長,汽車數量的不斷增長給城市交通帶來了巨大的壓力,而城市智能交通系統(tǒng)的出現能一定程度上減輕城市的交通壓力。智能交通系統(tǒng)通過集成不同領域中多項高端技術來建立一個高效、精準、智能化的地面交通系統(tǒng)。而監(jiān)控視頻車型識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,也是智能交通系統(tǒng)的基礎數據來源。本文主要實現了基于卷積神經網絡的高速公路監(jiān)控視頻車型識別系統(tǒng)。通過大量實驗對比,選取較優(yōu)的卷積神經網絡模型——殘差網絡模型(ResNet)來實現車輛圖像識別。首先對監(jiān)控視頻背景圖像進行提取,利用背景差分來實現運動物體檢測,同時實現對視頻車輛的跟蹤。最后利用訓練好的殘差網絡模型對車輛圖像進行分類識別。同時,本文搭建了分布式系統(tǒng)Celery,利用分布式系統(tǒng)來分擔大量計算任務,通過多線程并行、并發(fā)來實現路網中不同路段監(jiān)控視頻的實時、同時車型識別任務,以實現對整個路網的監(jiān)控視頻車型識別,并將識別結果保存于數據庫中。最后本文對存儲于數據庫中的車型信息數據進行統(tǒng)計分析,并以圖表的形式進行呈現。主要包括路網中不同路段的車型數據信息、不同時間段的車輛數量變化信息,這些統(tǒng)計信息有助于幫助用戶及時掌握路況信息及車輛數量變化信息。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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