智能交通系统中的环境感知算法研究

发布时间：2017-10-23 08:01

  本文关键词：智能交通系统中的环境感知算法研究

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【摘要】：环境感知是智能交通系统的重要组成部分。广泛的应用在交通监控系统的视频压缩、图像分类和视频图像检索等领域。常规环境感知技术主要应用在自然界或者含少量人造物体场景解析,具有解析种类多和解析准确等特点。但是该方法对大规模的交通监控复杂场景的解析性能仍存在问题,本文以智能交通监控下的环境感知系统为研究课题,主要构建了非参数化环境感知系统,该方法以数据为驱动,无需设置精确参数,是一种非参数化场景解析方法,同时本文提出了参数化的斑马线关键场景目标检测算法,进一步提升环境感知的准确性。主要工作如下:1、本论文提取了大量的交通监控的背景图片,搭建了离线的LabelMe服务器,对背景图片进行手工的标记,建立一个覆盖交通监控多场景的数据集,并且在该数据集下提供了一个场景解析准确率的基础指标。2、针对传统的非参数化环境感知系统进行构建,并在此基础之上进行了改进,主要为应用多通道、细粒度的GIST全局特征进行最近邻场景匹配,提升系统效果。3、针对交通监控应用场景的关键目标识别问题,本文提出了参数化基于MSER和ERANSAC算法斑马线检测方法,实验表明该方法在多种环境下都具有高准确性和鲁棒性。4、针对非参数化环境感知的系统的不足,本文通过融合斑马线检测识别算法到该系统中,使环境感知系统性能进一步提升。5、对系统主要函数进行封装,制作环境感知可视化使用软件,对标记结果在原图上进行标识,同时对场景目标的边缘数据点进行提取,并且等间隔抽取边缘数据点,按顺序存储到硬盘,方便其他图像检索系统对数据进行访问利用。
【关键词】：智能交通监控 环境感知 非参数标签传导 斑马线检测
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究工作的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究历史与现状10-13
• 1.3 本论文的结构安排13-15
• 第二章 场景解析算法基础15-30
• 2.1 背景提取技术方法15-17
• 2.1.1 多帧均值背景提取15-16
• 2.1.2 多帧中值背景提取16-17
• 2.2 常用图像特征提取方法17-21
• 2.2.1 GIST全局描述子17-21
• 2.2.2 DenseSIFT描述子21
• 2.3 概率图模型基础21-28
• 2.3.1 概率图模型简介22-25
• 2.3.2 概率图模型优化方法25-28
• 2.4 实验28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 非参数化场景解析方法30-48
• 3.1 非参数化场景解析31-38
• 3.1.1 多通道GIST特征31-32
• 3.1.2 KNN最近邻图像集检索32-33
• 3.1.3 MRF下的SIFTFLOW求解33-36
• 3.1.4 MRF下的图像标签传导36-38
• 3.2 数据库的搭建38-42
• 3.2.1 LabelMe搭建和软件的使用38-40
• 3.2.2 图像标记和建库40-42
• 3.3 实验42-47
• 3.3.1 参数K的确定42-43
• 3.3.2 参数M的确定43-44
• 3.3.3 多通道GIST特征验证44-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 参数化斑马线识别方法48-63
• 4.1 基于MSER的斑马线潜在区域提取48-51
• 4.1.1 图像预处理48-49
• 4.1.2 MSER基本原理49-50
• 4.1.3 MSER斑马线结构检测50-51
• 4.2 基于ERANSAC的斑马线检测和定位51-57
• 4.2.1 级联滤波器抽取斑马线子区域51
• 4.2.2 基于ERANSAC的斑马线检测算法51-55
• 4.2.3 最小二乘微调斑马线检测结果55-56
• 4.2.4 斑马线长度和宽度估测56-57
• 4.3 实验57-62
• 4.3.1 图像预处理57-59
• 4.3.2 斑马线检测性能验证59-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第五章 环境感知算法融合63-72
• 5.1 参数和非参数化场景解析方法融合63-64
• 5.2 交通监控环境感知系统构建64-69
• 5.2.1 Matlab与C++混合编程64-65
• 5.2.2 边缘数据的等间隔抽取65-68
• 5.2.3 Matlab的GUI设计68-69
• 5.3 实验69-72
• 5.3.1 环境感知系统融合验证69-72
• 第六章 全文总结与展望72-73
• 6.1 全文总结72
• 6.2 后续工作展望72-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-78
• 攻读硕士学位期间取得的成果78-79

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本文编号：1082273