基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像車輛檢測(cè).pdf

1、廈門大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動(dòng)規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為福建省智慧城市感知與計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室“遙感與空間信息科學(xué)中心”的研究成果，獲得重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和中心的資助，在重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室完成。聲明人(簽名)：話乏堪《2口f‘年DS月徊日摘要摘要社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展推動(dòng)著人口大

2、規(guī)模地向城市地區(qū)聚攏，導(dǎo)致交通越來(lái)越擁堵。交通擁堵己成為困擾交通領(lǐng)域的一個(gè)難題。大范圍的車輛檢測(cè)識(shí)別能及時(shí)的獲取交通信息，改善交通安全，對(duì)城市規(guī)劃也有著重要意義。深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注和重視的檢測(cè)識(shí)別算法，而深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中適用于圖像處理的一種方法。本文在研究深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用到遙感圖像車輛檢測(cè)識(shí)別中。首先對(duì)遙感圖像進(jìn)行車輛潛在道路區(qū)域的提取，以此來(lái)減少后續(xù)車輛檢測(cè)算法所需要處理的數(shù)據(jù)量，同時(shí)該過(guò)程

3、也將減少非道路區(qū)域所產(chǎn)生的虛警。車輛檢測(cè)分為對(duì)車輛檢測(cè)窗口的定位和識(shí)別。本文基于超像素分割算法實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛檢測(cè)窗口的定位。車輛檢測(cè)窗口的識(shí)別是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)數(shù)據(jù)擴(kuò)充將帶標(biāo)記的樣本應(yīng)用于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征和分類器參數(shù)的學(xué)習(xí)。訓(xùn)練完成的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將識(shí)別所有的車輛檢測(cè)窗口，結(jié)合非極大值抑制對(duì)識(shí)別結(jié)果做過(guò)濾得到最終的車輛檢測(cè)結(jié)果。本文主要研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面：1基于超像素分割和支持向量機(jī)對(duì)遙感圖像車輛潛在道路區(qū)域