文档介绍：王窃婢钼貊厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果,均在文中以适当方式明确标明,并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范孕》。另外,该学位论文为翁组的研究成果,获得翁组鸦蚴笛槭业笛槭彝瓿伞请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称,未有此项声明内容的,可以不作特声明人┟:资助,在别声明。
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摘要随着交通的快速发展,车辆数量持续增长,由车辆带来的交通管理、交通安全和社会治安等问题日显突出。在交通道路、小区大院、停车场、交通枢纽等安装的交通视频监控系统每天能产生大量的视频图像数据;互联网上更有大量的包含有车辆的视频图像。基于图像大数据的车辆搜索,能为交通管理、公共安全、车辆调度等提供有效的车辆搜索服务,是建设智慧城市运营管理系统的基础,也产生的视频图像中,车流量疏密不均、图像质量参差不齐、车辆类型众多、成像角度和车辆目标的成像大小不一致、车辆拥挤和相互遮挡现象严重、不同天气下岢隽耸悠低枷翊笫莩盗舅阉髌教ǖ哪勘旯δ芎妥芴辶鞒碳芄梗教至对基于静态图像的车辆检测技术进行了较为全面的分析综述;特别对于基于假设捎诔盗境鱿衷谕枷裰械慕嵌缺浠岣唬疚奶岢隽瞬捎昧餍窝暗姆椒息,作为混合模型的初始化参数,可显明改善车辆检测效果。通过在视角、不同尺度和相互遮挡等情况具有较强的适应能力。关键字:图像大数据;车辆检测;流形学习聚类;可变部件模型是智能技术应用的研究热点。车辆检测是车辆搜索的基础。在交通视频监控系统的光照和阴影等变化多端,这些因素给车辆检测带来了不小的挑战。本文针对视频图像大数据车辆搜索平台的总体目标和技术分工,专注于研究其中的车辆检测技术。本文的主要工作包括:其中的关键技术环节和主要难点;归纳了视频图像中车辆检测技术的主要方法,.验证模型的车辆检测技术,进行了较为深入的归纳分析。对这些车辆角度进行子类聚类。基于流形学习算法中的维数约简及聚类机制,利用梯度方向直方图特征描述多角度车辆对象所表现出来的边缘和轮廓特征,通过对高维原始数据进行低维嵌入,在低维空间上对不同角度的车辆进行子类聚类。芯苛嘶诳杀洳考P偷某盗炯觳馑惴鞒蹋院卸嘀殖煞值幕旌夏型在初始化时使用的分类方法提出了改进。采用由流形学习聚类后的车辆子类信数据集上的测试表明,改进后的方法在效果上有明显提升,并对不同
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第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章车辆检测的假设一验证法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于流形学习的车辆子类聚类⋯⋯⋯⋯⋯第四章改进的可变部件模型在车辆检测中的应用⋯.。目录研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图像大数据车辆搜索及关键技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯枷癯盗炯觳庋芯肯肿锤乓!论文的主要工作和组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯可疑区域的假设生成方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯车辆区域的判断验证方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯流形学习简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。流形的概念及常用流形学习算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯车辆子类聚类的流形学习算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯可变部件模型简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⑻∪.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.侍馓岢觥可变部件模