發(fā)布時(shí)間：2020-06-12 01:40

【摘要】：�；�品車輛是一個(gè)移動(dòng)的危險(xiǎn)源,在公路交通運(yùn)輸過程中存在著很大的安全隱患,據(jù)統(tǒng)計(jì)有77%的�；�品事故是發(fā)生在運(yùn)輸過程中的。近年來,深度學(xué)習(xí)已在圖像分類和目標(biāo)檢測領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,為危化品公路運(yùn)輸?shù)谋O(jiān)控管理提供了新的技術(shù)基礎(chǔ)。因此,可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在重要路段對(duì)�；�品車輛進(jìn)行識(shí)別,監(jiān)控�；�品車輛的運(yùn)輸,提高危化品車輛運(yùn)輸?shù)陌踩��?保障道路運(yùn)輸途中的生命財(cái)產(chǎn)安全。本文以監(jiān)控視頻圖像中截取的�；�品車輛圖像為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),討論�；�品車輛識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用:本文對(duì)當(dāng)前車輛識(shí)別的特征提取算法和分類方法進(jìn)行研究,選取傳統(tǒng)方法中的方向梯度直方圖和尺度不變特征變換作為特征提取算子,分析了它們的特征提取方法和特點(diǎn)。介紹了車輛識(shí)別中常用的SVM分類方法的工作原理。研究了深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程,以及車輛檢測算法的原理。本文中應(yīng)用傳統(tǒng)特征提取算子,結(jié)合SVM分類器對(duì)�；�品車輛進(jìn)行識(shí)別;同時(shí)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)中的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)AlexNet和VGGNet進(jìn)行�；�品車輛識(shí)別工作,并進(jìn)行了實(shí)證分析。本文為了測試傳統(tǒng)特征方法和深度學(xué)習(xí)方法識(shí)別的效果,在15000張圖像上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),測試結(jié)果表明:深度學(xué)習(xí)中VGGNet的車輛識(shí)別準(zhǔn)確率高于AlexNet,達(dá)到95.4%,傳統(tǒng)方法中SIFT+SVM模型的識(shí)別準(zhǔn)確率為68.7%,高于HOG+SVM模型。因此,基于深度學(xué)習(xí)的�；�品車輛識(shí)別效果較好,在�；�品車輛識(shí)別的工作中可以采用深度學(xué)習(xí)的方法。
【圖文】：

財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于深度學(xué)習(xí)的�；�品車輛輸入層，它是網(wǎng)絡(luò)的輸入部分，CNN 處理的是二維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此接將車輛圖像輸入網(wǎng)絡(luò)。卷積層，圖 2.3 中1C 和2C 都是卷積層，卷積過程就是用卷積核和輸入卷積運(yùn)算，，然后加上偏置值得到卷積層的特征圖，在 CNN 中卷積運(yùn)算就像局部特征進(jìn)行提取的過程。卷積層由多張?zhí)卣鲌D組成，特征圖的個(gè)數(shù)是核的個(gè)數(shù)決定的，卷積層提取的特征示意圖如圖 2.4 所示。

蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于深度學(xué)習(xí)的危化品車輛識(shí)VGGNet 在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了不錯(cuò)的效果，本文研究中選擇使用 VGG進(jìn)行�；�品車輛的圖像識(shí)別，在使用前需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸出層數(shù)目進(jìn)行調(diào)整，然將車輛檢測任務(wù)中得到的檢測數(shù)據(jù)作為樣本輸入 VGG16，經(jīng)過特征提取，最實(shí)現(xiàn)車輛識(shí)別過程。與 AlexNet 的測試結(jié)果作對(duì)比，并比較兩種模型在本文研中的性能。3.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的�；�品車輛識(shí)別根據(jù)上節(jié)車輛檢測算法和 CNN 典型模型結(jié)構(gòu)的研究，本節(jié)基于深度學(xué)習(xí)�；�品車輛識(shí)別模型構(gòu)建如圖 3.7 所示。裁剪
【學(xué)位授予單位】：蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：C81

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本文編號(hào)：2708811