Faster-RCNN的车型识别分析

车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验对比了该策略中的3种结合模型方案在BIT-Vehicle和CompCars2种大型车型数据库的车型识别能力。在BIT-Vehicle数据集上,基于Faster-RCNN与ResNet-101结合模型方案的车型识别率高与其余2种结合模型方案,其车型识别率高达91.3%;在迁移测试CompCars数据集上,3种结合模型方案均展现了很好的泛化能力。     

基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别

为了提高车型识别的精度和检测速度,提出了改进YOLOv5的车型识别算法。首先利用高速公路收费的监控视频数据扩充BIT-Vehicle车型数据集,同时针对数据集中各车型图片数量不均衡现象利用图像翻转、添加高斯噪声、色彩变化等图像处理技术对各车型数量进行均衡化,构建BIT-Vehicle-Extend数据集;其次,添加RFB(receptive field block)模块用于增加网络感受野,有助于模型捕捉全局特征;第三,将无参数的SimAM注意力机制添加Bottleneck中,在不增加参数的情况下,提高网络的特征提取能力。实验结果表明,相比于原始网络模型,本文所提出的YOLOv5优化算法,mAP0.5和mAP0.5:0.95达到98.7%和96.3%,分别提高了0.7%和1.5%。在检测速度方面,达到90 frames/s,与原网络相比检测速度基本不变。因此,本文所提出的YOLOv5优化算法,能够高精度的实时检测车型信息,满足车型识别检测需要。     

基于多尺度跃层卷积神经网络的精细车型识别

为解决精细车型识别中特征不具有代表性,且识别准确率低的问题,提出了基于多尺度跃层卷积神经网络(CNN)的车型识别方法。通过多个不同尺度的跃层卷积神经网络,提取适用于精细车型识别的低层局部特征和高层全局特征,并分别训练Softmax分类器。利用自适应方式融合方法,将多个单一尺度跃层卷积神经网络的识别结果进行融合,调整不同网络对识别结果的贡献。实验中车型识别准确率达到97.59%。实验结果表明多尺度跃层卷积神经网络适用于精细的车型识别,并能提高识别的准确率。     

改进深度可分离卷积的SSD车型识别

针对现有车辆识别方法对于车型实时识别能力不足的问题,提出一种改进的深度可分离卷积的SSD(single shot multibox detector)算法用于车型识别研究.首先,利用深度可分离卷积网络进行特征提取,并引入反残差模块来解决因通道数少、特征压缩导致的准确率下降问题.其次,以车辆的刚体特性为依据,重新设计区域候选框,减少模型参数运算量.最后,在BIT-Vehicle数据集上进行消融实验来对比不同网络模型性能差异.结果表明:改进的深度可分离卷积的SSD车型识别方法有更好的车型识别效果,可以达到96.12％的识别精度,检测速度提高至0.078 s/帧.     

基于卷积神经网络的轿车车型精细识别方法

在复杂交通场景中,公安和交管部门对车型识别的实时性和精度提出了更高要求。针对当前假牌、套牌、无牌车辆处理占用大量警力、检索效率低下、非智能化等一系列问题,提出了一种基于GoogleNet深度卷积神经网络的车型精细识别方法,设计了合理的卷积神经网络滤波器大小和数目,优选了激活函数和车型识别分类器,构建了一个新的卷积神经网络轿车车型精细识别模型框架。实验结果表明,在车型精细识别测试中,所提出模型的识别率达到了97%,较原始GoogleNet模型有较大提升,而且,新模型有效地减少了训练参数的数量,降低了模型的存储空间。车型精细识别技术可应用于智能交通管理领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

面向智能船舶的水面小目标检测算法

针对智能船舶中基于视觉传感器的水面小目标识别具有识别区域分辨率低、图像模糊、信噪比低等问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的水面小目标检测算法——自注意力特征融合检测算法.首先,为了提高视觉信息处理的效率与准确性,在网络模型中引入了自注意力模块,更多关注小目标的细节信息.其次,在网络模型中采用了结构化的特征融合算法,通...     

基于ResNet模型的儿童口吃类型识别研究

口吃作为一种常见的言语流畅性障碍,在儿童成长阶段言语障碍会对其身心健康造成不可逆的伤害.由于国内对口吃类型识别是基于专家的主观评价,缺乏智能医疗工具的辅助,本文基于构建的儿童口吃语料库和LibriStutter语料库来探究儿童口吃的智能识别,使用卷积神经网络ResNet模型对口吃语谱图进行识别.实验结果表明,该模型可有效识别口吃语音的重复、延长等类型,可帮助儿童口吃被及早发现并治疗.     

基于RBF网络的不停车收费系统的车型识别

提出了一种利用RBF神经网络和红外线测量车型法对汽车车型进行自动识别的方法.算法用MATLAB实现,识别和分类效果良好.     

智能交通系统中的车辆跟踪与识别研究

在智能交通系统中,车辆的实时定位、识别和跟踪是关键部分。它要求从摄像机所得到的图像序列中,检测并且定位出运动车辆的位置和角度姿态,并对感兴趣的目标进行跟踪,建立多目标运动轨迹。本文主要介绍了基于图像处理技术的车辆识别与追踪研究。     

基于Mean Shift的大车车型分类特征提取

针对车流量大的多车道路面,从可实现的角度出发根据统计分析提出了以车体结构区间和颜色为基础的3个能有效区分大客车和大货车的特征,并提出了一种以Mean Shift与抗干扰边缘检测相结合的特征提取方法.该方法首先在色度域和空域的5维联合空间中用Mean Shift进行图像分割,然后以分割所得区域的边缘提取结构区间的分界线,进而获得特征的表示.实验结果表明,该方法能有效克服由反光和运动而导致的车体颜色失真和边缘模糊的现象,特征提取率超过90%,因此该方法鲁棒性强、准确率高.     

面向船舶智能航行的多尺度目标检测算法

针对船舶智能航行场景复杂以及获取的图像信息中障碍物尺度变化较大的问题,提出一种基于YOLO(you only look once)算法的多尺度目标检测算法.首先设计了一种自适应特征融合模块,使得用于检测的特征图具有各尺度的强语义信息;然后设计了新的损失函数,以缓解样本分布不均匀问题,优化训练过程;最后通过水面图像仿真实...     

基于卷积神经网络的目标识别及姿态检测

基于深度学习方法,运用Faster R-CNN目标检测架构和ZFNet卷积神经网络,针对微装配系统目标的特点对网络进行训练,在此基础上设计了一个网络对识别目标进行姿态检测.实验结果表明:采用深度学习方法可以有效地对部分遮挡的目标进行识别并检测其姿态,相比于传统方法,该方法对环境适应性更强且速度更快,具有实际应用价值.     

基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像目标识别

为了解决现有合成孔径雷达(SAR)图像目标识别算法识别率不高、泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的SAR图像目标识别模型CMNet网络。通过设计针对SAR图像特点的特征提取网络,在损失函数中引入中心损失与Softmax损失联合监督训练过程,兼顾类内聚合和类间分离,提高算法精度和泛化能力。网络模型中所有卷积层后引入批量归一化层加快模型收敛速度、防止过拟合。实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库进行测试,10类目标平均识别率达到99. 30%。结果表明,提出的CMNet网络模型具有较高的识别率和泛化能力,在公开数据集上取得较好结果。     

采用卷积神经网络的烟火智能识别算法

相较于传统烟火、烟雾检测,基于卷积神经网络算法的烟火检测具有更高检测精度和效率,提出基于改进YOLOv3算法的烟火识别方法,应用高斯参数设计损失函数并建立YOLOv3边界框模型,实现边界框置信度计算以减少负样本.为充分利用图像局部特征信息,对网络结构进行改进,以实际烟火现场图片为待检对象,完成烟火识别过程计算.结果表明,与基础YOLOv3对比,本研究提出的改进YOLOv3算法平均精度提高5.5%,该方法有助于提升智能烟火预警、人员救助和险情跟踪作业水平,最终提升事故灾害应急和管理能力.     

基于多BP神经网络与D-S融合的车型识别研究

为了提高BP神经网络对车型的识别率,克服单个BP神经网络所存在的网络结构和训练样本数量之间的矛盾,针对大量训练样本采取多个BP神经网络进行训练,进而采用训练好的多个网络进行车型识别. 利用D-S理论将各个BP网络的识别结果进行数据融合以改善最终的车型识别结果. 实验结果表明:随着训练样本数量的增加,多BP网络数据融合方法比单BP神经网络有更高的识别率.     

基于卷积神经网络的烟火智能识别算法研究

相较于传统烟火、烟雾传感器检测方法,基于卷积神经网络算法的烟火检测具有更高的检测精度和效率,并能提供火灾现场全局/局部详细信息。本文提出基于改进YOLOv3算法的烟火识别,应用高斯参数设计损失函数从而建立YOLOv3边界框模型,可预测边界框定位不确定性,减少负样本;为充分利用图像局部特征信息对网络结构进行改进,以实际烟火现场图片为研究对象,完成烟火识别过程计算。利用不同拍摄角度、光照条件自制火焰和烟雾数据集进行测试,结果表明,与传统YOLOv3对比,本文提出的改进YOLOv3算法平均精度提高了4.2%。研究方法将有助于提升智能烟火预警、人员救助和险情跟踪作业水平,最终提升事故灾害的应急能力。     

基于特征融合方法的车型识别研究

车辆音频信号具有复杂的特征,单一特征提取方法不能全面反应该特点。为了使提取的音频信号特征能更好地反映车辆原始信号,本文提出了将已有的短时能量(ENERGY)、短时傅里叶变换（STFT）及梅尔倒谱系数（MFCC）特征提取方法进行融合的方法,依据支持向量机（SVM）的分类识别算法,达到车辆识别的目的。实验表明,提出的组合方法优于单一提取方法,实现了提高识别率的目标,其中,ENERGY+MFCC组合方式效果最好。     

信号交叉口智能电动汽车转弯车速引导策略

为实现智能电动汽车在信号交叉口节能、高效地转弯通行,基于目标引导车速相关联的电动车能耗模型,提出信号交叉口智能电动汽车转弯车速引导策略。针对需要加/减速引导通行的场景,借助车联网系统获取前方车辆和对向来车的运动信息及信号灯状态信息,结合自车运动信息综合分析确定出可使车辆不停车通过交叉口的速度引导范围,进而通过建立综合考虑车辆能耗和通行时间的多目标优化函数,运用NSGA-II算法在引导范围内寻求最优引导车速。以典型交叉口左转通行为例开展Matlab仿真实验,结果表明,采用加速引导策略时车辆能耗降低6.59%,通行时间减少71.11%;采用减速引导策略最高可使能耗降低6.07%,通行时间减少23.01%。实车实验结果表明,采用加速引导策略最高可降低能耗5.32%,通行时间减少68.12%;减速引导策略最高可使能耗降低5.14%,通行时间减少17.72%。     

治安监控视频中暴力行为的识别与检测

为了充分提取治安监控视频中的时空特征和时序特征,并对暴力行为进行准确的识别与检测,提出一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和卷积长短期记忆网络(Conv LSTM)的暴力行为识别算法。首先,采用一种通用视频描述符—3DCNN结构,提取视频的短时特征,这些特征封装了视频中与目标和场景相关的背景信息,然后,构建Conv LSTM网络对3DCNN提取的短时特征在时间轴上进行建模,进而充分提取视频的高层时序特征。最后,利用Sigmoid函数分类行为动作。为了验证该算法的高效性,对所提出的方法在暴力行为数据集Hockey上进行验证,达到了98.96%的识别精度。测试结果表明,该融合模型在检测效果上优于目前人工提取特征的方法和深度学习的方法。