本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的公交站點(diǎn)識別算法研究

  更多相關(guān)文章： 關(guān)鍵幀提取 圖像匹配 特征提取 輪廓提取 角點(diǎn)檢測

【摘要】：隨著機(jī)器視覺和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展,機(jī)器視覺和多媒體技術(shù)被廣泛應(yīng)用于解決生產(chǎn)生活中的現(xiàn)實(shí)問題。城市人口和私家車數(shù)量的增加,給城市交通帶來一系列嚴(yán)重的問題。發(fā)展智能交通,提高城市交通的智能化和信息化是解決交通問題的新方案。改善公交服務(wù)質(zhì)量,推進(jìn)公交車的發(fā)展,也是解決城市城市交通問題的一個重要出路。把機(jī)器視覺和視頻信息處理技術(shù)應(yīng)用到公交報站系統(tǒng)中,不僅可以實(shí)現(xiàn)公交報站系統(tǒng)的信息化和智能化,而且符合“智慧交通”的主題,具有很大的實(shí)踐意義。本文主要以公交自動報站系統(tǒng)為背景,研究基于機(jī)器視覺的公交站點(diǎn)識別的算法。通過攝像頭實(shí)時采集公交路線沿途的視頻,使用關(guān)鍵幀提取技術(shù)提取出公交站點(diǎn)前的多幅視頻關(guān)鍵幀,在此之前建立公交站點(diǎn)前的圖像數(shù)據(jù)庫,將關(guān)鍵幀與圖像數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)的圖像進(jìn)行匹配,匹配成功后驅(qū)動報站系統(tǒng)進(jìn)行報站。整個系統(tǒng)中用機(jī)器視覺的相關(guān)技術(shù)和視頻圖像處理技術(shù)對采集到的視頻進(jìn)行實(shí)時處理。提取視頻關(guān)鍵幀時,采用時間信息剔除大片的冗余片段,然后采用基于內(nèi)容的關(guān)鍵幀提取方法對公交路線沿途的關(guān)鍵幀進(jìn)行粗提取,當(dāng)其中有一幀圖像匹配成功后,每隔10s采用幀差聚類的關(guān)鍵幀提取方式進(jìn)行細(xì)提取,提取出需要的關(guān)鍵幀圖像。提取出關(guān)鍵幀圖像后,需要對關(guān)鍵幀圖像和圖像數(shù)據(jù)庫中圖像進(jìn)行特征提取和匹配。結(jié)合公交站點(diǎn)的特殊情況,文中提出了圖像輪廓上的Harris-SIFT算法,首先提取關(guān)鍵幀和數(shù)據(jù)庫中圖像的輪廓,在輪廓圖像上進(jìn)行極值點(diǎn)的檢測,并采用Harris角點(diǎn)篩選出圖像的特征點(diǎn),即將Harris算法與SIFT算法相結(jié)合,得到圖像輪廓上的特征點(diǎn),同時改進(jìn)特征點(diǎn)的描述子,計(jì)算描述子之間的歐式距離進(jìn)行圖像的匹配,并采用引導(dǎo)互匹配法和投票過濾法提高匹配的準(zhǔn)確度。文中根據(jù)視覺公交自動報站系統(tǒng)的特征,針對人眼的的視覺特性,提出了公交路線上的感興趣區(qū)域識別,針對公交路線中感興趣的文字區(qū)域和交通標(biāo)志進(jìn)行了圖像的提取和識別,這種感興趣區(qū)域的提取也可以輔助公交站點(diǎn)的判斷,提高公交報站的智能性和準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)鍵幀提取 圖像匹配 特征提取 輪廓提取 角點(diǎn)檢測
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-14
• 第1章 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景及意義14
• 1.2 機(jī)器視覺的概述與發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 機(jī)器視覺的概述14-15
• 1.2.2 機(jī)器視覺的國內(nèi)外研究及發(fā)展趨勢15-16
• 1.3 公交站點(diǎn)識別在國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容和論文安排17-20
• 1.4.1 論文的主要研究內(nèi)容17-18
• 1.4.2 論文的各章內(nèi)容安排18-20
• 第2章 機(jī)器視覺站點(diǎn)識別系統(tǒng)概述20-24
• 2.1 引言20
• 2.2 系統(tǒng)框架及工作原理20-21
• 2.2.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能20
• 2.2.2 系統(tǒng)架框及工作原理20-21
• 2.3 機(jī)器視覺站點(diǎn)識別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)21-22
• 2.4 站點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)庫建立22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 視覺公交報站系統(tǒng)中關(guān)鍵幀提取方法研究24-33
• 3.1 引言24
• 3.2 視頻關(guān)鍵幀提取方法24-27
• 3.2.1 特定幀法24-25
• 3.2.2 基于內(nèi)容分析的方法25-26
• 3.2.3 基于光流運(yùn)動分析的關(guān)鍵幀提取方法26
• 3.2.4 幀差聚類的視頻關(guān)鍵幀的提取方法26-27
• 3.3 關(guān)鍵幀提取方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析27-31
• 3.4 關(guān)鍵幀提取方法的改進(jìn)31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 視覺報站系統(tǒng)中圖像的特征提取33-54
• 4.1 引言33
• 4.2 圖像的邊緣檢測和輪廓提取33-41
• 4.2.1 邊緣檢測33-38
• 4.2.2 輪廓提取38-39
• 4.2.3 圖像銳化39-41
• 4.3 圖像特征點(diǎn)的提取41-51
• 4.3.1 圖像特征點(diǎn)提取概述41
• 4.3.2 基于灰度的圖像特征點(diǎn)的提取41-47
• 4.3.3 多尺度空間上的圖像特征點(diǎn)的提取47-51
• 4.4 圖像特征點(diǎn)的描述51-53
• 4.4.1 關(guān)鍵點(diǎn)方向分配51-52
• 4.4.2 特征點(diǎn)描述子生成52-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第5章 圖像匹配54-65
• 5.1 引言54
• 5.2 圖像匹配的方法分類54-60
• 5.2.1 基于灰度的匹配54-57
• 5.2.2 基于特征的匹配57-60
• 5.3 視覺公交報站系統(tǒng)中改進(jìn)的圖像匹配算法60-64
• 5.3.1 圖像輪廓上的Harris—SIFT匹配60-62
• 5.3.2 SIFT特征描述子的改進(jìn)62-63
• 5.3.3 算法匹配效果分析63-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第6章 公交路線上感興趣區(qū)域的圖像識別65-72
• 6.1 引言65
• 6.2 公交路線上感興趣文字區(qū)域的識別65-68
• 6.2.1 圖像的預(yù)處理65-66
• 6.2.2 灰度閾值分割66
• 6.2.3 圖像中文字區(qū)域的定位和提取66-68
• 6.3 公交路線上感興趣交通標(biāo)志的識別68-71
• 6.3.1 HSV彩色空間的分割68-70
• 6.3.2 彩色閾值分割后圖像的形態(tài)學(xué)處理70-71
• 6.4 本章小結(jié)71-72
• 總結(jié)與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-79
• 致謝79-80
• 附錄 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄80

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本文編號：816955