發(fā)布時(shí)間：2020-05-12 12:58

【摘要】：隨著城市的發(fā)展,城市布局越來(lái)越復(fù)雜,城市區(qū)域不斷的擴(kuò)大,城市管理的執(zhí)法成本變得越來(lái)越高。為了加大對(duì)這些城市的監(jiān)管,城市管理者必須加大工作力度,如人工巡邏、標(biāo)語(yǔ)提示,同時(shí)類似共享單車(chē),違章建筑,城市小攤販等問(wèn)題都有共同的特點(diǎn)。如何高效,低成本的解決這些問(wèn)題的監(jiān)管有著重要的意義。隨著最近幾年無(wú)人機(jī)民用,利用無(wú)人機(jī)低成本,高機(jī)動(dòng)性的特點(diǎn),輔助城市管理者工作。為了讓無(wú)人機(jī)理解圖片,視頻中拍攝區(qū)域的現(xiàn)實(shí)意義,提高對(duì)空拍圖區(qū)域識(shí)別的準(zhǔn)確率,論文從傳統(tǒng)圖片特征提取的角度,構(gòu)造圖片特征后利用聚類算法對(duì)圖片區(qū)域進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的識(shí)別。首先從特征點(diǎn)提取算法SIFT出發(fā),利用基于排序的特征點(diǎn)提取算法,定義了從另一個(gè)角度定義了穩(wěn)定特征點(diǎn),利用Rank SVM +基于穩(wěn)定特征點(diǎn)的特征向量定義,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的手段,克服了 SIFT對(duì)于參數(shù)依賴,使得SIFT能夠提供更穩(wěn)定,魯棒性更強(qiáng)的特征點(diǎn)。之后利用改進(jìn)后的SIFT算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行提取,然后通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式改進(jìn)基于SIFT的匹配算法,這樣就能更好的計(jì)算出兩張圖片的相似度,從而構(gòu)造相似度矩陣,利用Affinity Propagation聚類算法對(duì)圖片進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的聚類,從而完成區(qū)域的識(shí)別工作。實(shí)驗(yàn)證明我們的算法能夠很好的對(duì)空拍區(qū)域做出識(shí)別。為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性,利用Fast RCNN算法加上經(jīng)過(guò)特定空拍訓(xùn)練集訓(xùn)練之后的深度學(xué)習(xí)模型,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明這套算法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率上都能夠保證對(duì)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。
【圖文】：

圖.千明節(jié)anGaussWn以兀】

／邋ｎ邐Ｋ邋１／２逡逑Ｄ邋＝邋（２（Ｘｉ－，）２）邐（２－Ｋ－均值聚類算法描述如下所示：逡逑算法：Ｋ－均值。用戶劃分的Ｋ－均值算法，其中每個(gè)簇的中心都用簇所有對(duì)象的均值表示逡逑■入？逡逑？邐ｋ：簇的數(shù)目逡逑？邐Ｄ：包含ｎ個(gè)）＾象的數(shù)據(jù)集逡逑輸出：ｋ個(gè)簇的集合。逡逑方法：逡逑（１）從Ｄ中任意選擇Ｋ個(gè)對(duì)象作為初始簇的中心：逡逑（２）邐ｒｅｐｅａｔ逡逑（３）邐根據(jù)簇中對(duì)象的均值，，將每個(gè)對(duì)象分配到最相似的簇。逡逑（４）邐更新簇的均值，即重新計(jì)算每個(gè)簇中對(duì)象的均值；逡逑（５）邐ｕｎｔ邋ｉ邋１不在發(fā)生變化
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;D63;TP391.41

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本文編號(hào)：2660253