【摘要】：近年來國內(nèi)交通擁擠、交通事故頻繁等交通問題日益突出,交通問題已經(jīng)成為制約城市經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的主要問題之一,解決交通問題己迫在眉睫。構(gòu)建智能交通系統(tǒng)(ITS),運(yùn)用高新技術(shù)來改造和管理現(xiàn)有交通系統(tǒng),建立高效、便捷的路網(wǎng)管理體系來滿足日益增長的交通需求是解決交通問題的公認(rèn)出路之一。交通信息采集作為ITS的基礎(chǔ)設(shè)施,是ITS實(shí)施的關(guān)鍵所在,考慮到當(dāng)前地面?zhèn)鞲衅鞅O(jiān)測成本高、交通信息監(jiān)測范圍有限等不足,迫切需要大范圍交通信息監(jiān)測技術(shù)手段,而遙感(RS)對地觀測技術(shù)以其全天候、大范圍、無接觸等特點(diǎn)為交通信息監(jiān)測帶來了新思路、新手段,為大范圍交通信息監(jiān)測提供了可能性,特別是航空遙感,與航天遙感相比具有高機(jī)動性、高分辨率等優(yōu)點(diǎn),目前廣泛應(yīng)用于交通信息監(jiān)測研究。為此本文針對航空遙感交通信息監(jiān)測應(yīng)用中的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,首先研究了航空影像場景分類問題,場景分類提供的語義約束是提高交通信息監(jiān)測效率的關(guān)鍵；其次為了保證航空影像車輛檢測結(jié)果的空間基準(zhǔn)一致以及交通信息監(jiān)測的準(zhǔn)確性,研究了面向運(yùn)動目標(biāo)監(jiān)測的航空影像配準(zhǔn)方法；然后采用梯度方向直方圖特征(HoG)+支持向量機(jī)方法(SVM)及深度學(xué)習(xí)方法,分別研究了航空影像車輛識別與定向技術(shù)；最后引入多尺度影像分析技術(shù),研究了航空影像車輛快速檢測方法,并基于帶權(quán)二分圖匹配方法研究了基于離散檢測的車輛連續(xù)追蹤技術(shù)。本論文的主要研究工作和創(chuàng)新性成果有以下幾方面：1、針對手工設(shè)計(jì)特征的不足,研究了一種特征自學(xué)習(xí)的航空影像分類方法,與手工設(shè)計(jì)特征不同,所提方法通過無監(jiān)督自學(xué)習(xí)得到局部特征提取方法,不需要先驗(yàn)知識指導(dǎo)；并基于圖像卷積特征提取實(shí)現(xiàn)了航空影像分類,與基于手工設(shè)計(jì)特征的面向?qū)ο蠓椒ㄟM(jìn)行了比較,研究發(fā)現(xiàn)特征自學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練過程簡單,且復(fù)雜場景分類結(jié)果的Kappa系數(shù)提高了6%,分類精度優(yōu)于手工設(shè)計(jì)特征方法。2、針對面向運(yùn)動目標(biāo)監(jiān)測的航空影像配準(zhǔn)過程中像點(diǎn)投影差的影響,設(shè)計(jì)了一種基于貝葉斯決策理論的像點(diǎn)投影差消除方法。首先設(shè)置樣本區(qū)訓(xùn)練貝葉斯決策分類器,用于消除地形起伏對特征點(diǎn)匹配的影響,然后基于最小二乘方法估計(jì)影像變換矩陣；最后對比分析了像點(diǎn)投影差消除前后影像配準(zhǔn)差分視覺效果和信息熵的變化。研究發(fā)現(xiàn)同一視平面上像點(diǎn)投影差呈正態(tài)隨機(jī)分布,且所提方法可以有效剔除非基準(zhǔn)面匹配,投影差消除后影像配準(zhǔn)差分結(jié)果信息熵減小約10%,影像配準(zhǔn)效果改善。3、改進(jìn)了一種基于道路約束的自適應(yīng)車輛檢測方法,通過將車輛檢測過程描述為多維空間(影像平面、尺度、角度)最佳響應(yīng)搜尋問題,采用少量樣本構(gòu)建HoG+SVM車輛分類器,通過道路約束優(yōu)化多維待檢測空間,最后在多維空間中搜尋最佳響應(yīng)得到車輛識別與定向結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛檢測過程中好的檢測器與好的分類器一樣重要；并且所提方法能夠檢測出航空影像中任意方向車輛,與非約束方法相比檢測效率更高。4、研究了一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測方法,首先基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建車輛識別模型,以原始光譜值作為輸入,采用樣本訓(xùn)練方法學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),得到車輛識別模型；其次將車輛定向描述為回歸問題,引入遷移學(xué)習(xí)機(jī)制,將車輛識別模型訓(xùn)練過程中得到的特征提取方法遷移到車輛定向模型中采用樣本訓(xùn)練得到車輛定向模型。研究發(fā)現(xiàn)所提方法車輛識別結(jié)果的ROC曲線下面積(AUC)達(dá)到0.99；車輛定向精度優(yōu)于基于HoG+SVM的多維空間檢測方法,且一次檢測即可定向,定向效率高。5、改進(jìn)了一種基于多尺度影像分析的航空影像車輛快速檢測方法,采用多尺度圖像分割技術(shù)將航空影像劃分為若干有意義的圖斑,采用逐級細(xì)化的思想實(shí)現(xiàn)車輛的快速檢測；然后將車輛追蹤描述為二分圖匹配問題,通過定義距離、角度、相似度權(quán)重,構(gòu)建二分圖權(quán)重矩陣,采用匈牙利算法進(jìn)行解算,得到車輛追蹤結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)多尺度影像分析方法與滑動窗口檢測方法相比,效率顯著提高；二分圖匹配車輛追蹤軌跡完整性(TCF)為0.96、追蹤誤差(TE)約3.13像素,追蹤結(jié)果可用于道路宏觀及微觀交通狀況分析。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751

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本文編號：2742870