2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著城市交通復(fù)雜狀況的愈漸加深,公安、交警的工作量也日益繁重,因而,智能交通系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展變得尤為重要。車輛識(shí)別系統(tǒng)是目前比較熱門且已經(jīng)廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)的一類智能交通系統(tǒng),它依賴于車牌識(shí)別、車標(biāo)識(shí)別和車型識(shí)別等核心技術(shù)。其中,車牌識(shí)別的研究已經(jīng)比較成熟,許多研究成果在企業(yè)車庫(kù)、小區(qū)等場(chǎng)所廣泛應(yīng)用。對(duì)于車標(biāo)識(shí)別,由于車標(biāo)區(qū)域太小,研究此類識(shí)別需要較高質(zhì)量的圖像,道路交通系統(tǒng)中的設(shè)備不能得到高質(zhì)量的車輛圖像的情況下,車標(biāo)識(shí)別往往不能達(dá)到很好

2、的識(shí)別效果。而傳統(tǒng)的車型識(shí)別只能將車輛分成貨車、客車、小汽車等幾個(gè)大類,隨著智能化發(fā)展愈來(lái)愈快,這類系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足交通系統(tǒng)的需要,對(duì)如何識(shí)別車輛具體型號(hào)的研究在實(shí)際應(yīng)用中將會(huì)有重要價(jià)值。類比于人臉識(shí)別,本文圍繞車臉圖像的識(shí)別進(jìn)行了一系列研究。
  本研究主要內(nèi)容包括:⑴截取車輛圖像中的車臉部分進(jìn)行尺度歸一化,使用平移旋轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整、運(yùn)動(dòng)模糊等操作模擬現(xiàn)實(shí)中可能出現(xiàn)的幾種因素進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增,保證數(shù)據(jù)的多樣性,最終建立了一個(gè)包含31個(gè)

3、子型號(hào)的車臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。⑵通過分析比較各種常用的特征提取算法,選擇在車輛識(shí)別領(lǐng)域最常用也是效果最好的 SIFT特征提取算法,詳細(xì)闡述了它的工作原理,并針對(duì)其生成的描述子過于復(fù)雜的缺點(diǎn),在檢測(cè)極值點(diǎn)時(shí)引入SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算子進(jìn)行改進(jìn),成功提取到了較簡(jiǎn)單且準(zhǔn)確的車臉特征并結(jié)合k-鄰近分類器進(jìn)行分類。⑶引入目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常熱門的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車臉圖像的特征進(jìn)行自主學(xué)習(xí)、提取。首先是構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、卷積核大小、下采樣方法

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