典型交通载具类字典稀疏识别方法的研究与实现

发布时间：2017-06-12 04:01

  本文关键词：典型交通载具类字典稀疏识别方法的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会经济的飞速发展,人们生活水平的提高,交通流量日益增大,各种交通问题频繁发生,智能交通系统就变得尤为重要。交通载具作为整个交通的载体,是智能交通系统研究的重点。为了实现对交通载具的有效管理,对典型交通载具进行科学合理的智能分类是当前信息、通信、自动化、计算机等相关领域的热点研究方向之一。本文在着重分析研究了图像特征提取、稀疏编码、模式识别理论的基础上,实现了一种基于类字典稀疏识别的典型交通载具分类系统。该系统是对交通场景中的自行车、摩托车、汽车这三种典型的交通载具利用稀疏识别的方法进行分类处理。采用局部特征描述算子,SURF算法进行特征提取,对训练样本提取特征构建全局字典进行稀疏识别。并通过实验对系统进行验证。针对上述系统存在的问题进行改进。提出了基于类字典稀疏识别的典型交通载具分类系统。在特征提取方面,提出了基于FCM聚类的SURF特征提取方法,使每幅图像的特征向量均为固定的维数且包含大部分的有用信息。方便了后续处理,降低了特征向量维数。在稀疏识别方面,针对全局字典信息存在大量冗余并且没有很好地突出各交通载具的局部特征。引入了类字典和字典学习,以更好的表示交通载具的局部特性,提高字典的表征能力,从而提高识别率。通过三组对比实验对系统进行验证。分别为本论文的稀疏识别方法和SVM方法的对比、全局字典与类字典之间的对比、传统的SURF特征和改进的SURF特征的对比。实验表明,本文论提出的方法对自行车、摩托车、汽车这三种交通载具达到了较好的识别效果。
【关键词】：交通载具 稀疏识别 改进的SURF算法 类字典 字典学习
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题的研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 车辆识别国内外研究现状10-12
• 1.2.2 稀疏编码研究现状12
• 1.3 论文组织结构和创新点12-14
• 第二章 车辆分类理论基础与稀疏识别概述14-33
• 2.1 引言14
• 2.2 特征提取概述14-20
• 2.2.1 颜色特征15-16
• 2.2.2 纹理特征16-19
• 2.2.3 形状特征19-20
• 2.3 车辆分类常用特征提取算法20-29
• 2.3.1 LBP算法21-24
• 2.3.2 SURF算法24-27
• 2.3.3 Harr-like特征27-29
• 2.4 稀疏识别概述29-32
• 2.4.1 稀疏编码理论29-30
• 2.4.2 SRC模型30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 基于稀疏识别的典型交通载具分类33-43
• 3.1 引言33
• 3.2 系统实现33-37
• 3.2.1 系统整体流程34
• 3.2.2 SURF特征提取34-35
• 3.2.3 稀疏识别35-37
• 3.3 稀疏系数求解算法37-40
• 3.4 实验结果与分析40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 基于类字典稀疏识别的典型交通载具分类43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 基于FCM聚类的SURF特征提取43-44
• 4.3 引入类字典和字典学习的稀疏识别44-52
• 4.3.1 引入类字典的稀疏识别44-45
• 4.3.2 字典学习方法45-52
• 4.4 快速稀疏系数求解算法52-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 系统设计与实验结果分析55-60
• 5.1 引言55
• 5.2 整体流程55-56
• 5.3 实验结果与分析56-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 6.1 总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-65
• 附录 攻读硕士学位期间申请的专利65-66
• 致谢66

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