城市视觉属性感知的量化方法研究

发布时间：2021-04-29 17:52

　　随着城市的现代化建设,当代城市越来越注重机器视觉与生活相结合的发展模式。在城市属性视觉方面的研究人员也越来越多,因为城市居民的身心健康,教育质量,社交活动都会影响人类对城市外观的视觉感知。科学家开始借助人工智能和视觉知识相结合的方法来研究城市属性视觉,目前大部分的城市属性视觉感知分析方法都是通过人类对图片分析,然后根据图片上获取的信息分析预测城市未来的发展。肉眼甚至人类的局限性都限制了人们对城市属性的预测能力。人与人的主观意识差别也影响对城市未来的预测。为此近几年提出了借助机器视觉动态分析城市属性。通过在市区架设摄像头,时刻捕捉市民的生活状况,车流情况,然后这些图像数据借助排序网络算法来预测人类对城市属性的感知情况。本文全部工作是利用了图像的感知属性类激活图来分析图像的基本信息,视觉词汇信息或语义信息特征,再通过利用获取的图像信息辅助预测城市未来的发展。借助这个思想以及相应理论,将图像的基础特征信息和语义信息融合到机器学习中,从而提高人们对城市未来发展预测准确度。大量的文献数据这证实了本文方法的可行性和优越性。本文的一个工作是通过图像比较对的形式把图形获取的网络特征从分类任务转化为排序... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的研究工作
    1.4 论文结构
第二章 基础理论知识
    2.1 图像特征
        2.1.1 颜色特征
        2.1.2 纹理特征
    2.2 神经网络
        2.2.1 简单神经网络
        2.2.2 卷积神经网络
    2.3 训练方法模型
        2.3.1 多任务学习
        2.3.2 迁移学习
    2.4 特征融合
        2.4.1 早融合
        2.4.2 晚融合
    2.5 本章小结
第三章 结合颜色分布和纹理信息的城市视觉感知方法
    3.1 引言
    3.2 研究问题的描述
    3.3 预测模型
        3.3.1 图像中颜色和纹理信息的预处理
        3.3.2 基于注意力机制融合卷积特征
        3.3.3 分类和排序任务
    3.4 实验结果分析
        3.4.1 预测城市属性感知结果
        3.4.2 感知属性间相关性分析
        3.4.3 分析城市外观
    3.5 本章小结
第四章 结合多层次卷积特征的城市视觉感知方法
    4.1 引言
    4.2 方法框架
        4.2.1 感知类激活图
        4.2.2 基于多层次特征的视觉感知属性预测模型
    4.3 实验结果
        4.3.1 实验设置
        4.3.2 感知类激活图分析
        4.3.3 城市属性视觉感知预测性能对比
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
个人简历、在校期间发表学术论文与研究成果


【参考文献】：
硕士论文
[1]城市属性视觉感知方法研究[D]. 徐永超.山东大学 2019



本文编号：3167907