基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感影像車輛信息提取研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市道路交通的建設(shè)成為了重中之重，而汽車保有量的增加成為了阻礙城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、道路交通發(fā)展的重要因素之一。如何對城市路網(wǎng)進(jìn)行改革，從而保障城市交通的安全、高效運(yùn)行，已經(jīng)逐漸成為了研究討論的熱點(diǎn)。因此，相關(guān)部門需要采用一種覆蓋范圍廣、準(zhǔn)確率高、實(shí)用效果強(qiáng)的交通信息采集手段，從而獲取更加準(zhǔn)確而全面的信息對相關(guān)區(qū)域的車流量進(jìn)行分析，以解決城市交通的發(fā)展問題。
　　本文針對上述問題，開展了有關(guān)高分辨率遙感影像的車輛信息提

2、取技術(shù)的算法研究。通過對高分辨率遙感影像中車輛目標(biāo)的特征分析，建立車輛目標(biāo)樣本以及非車輛樣本，并形成樣本庫。在原始圖像的基礎(chǔ)上，進(jìn)行圖像的預(yù)處理，并用提取出的SURF特征訓(xùn)練支持向量機(jī)學(xué)習(xí)。并根據(jù)測試樣本的分類效果，完善支持向量機(jī)的參數(shù)設(shè)置，達(dá)到最優(yōu)分類效果。在全圖搜索中，提出半搜索策略滑動(dòng)窗口法，設(shè)定分類器閾值，提高目標(biāo)搜索精度以及減少計(jì)算量。同時(shí)，為優(yōu)化算法，提出增添道路掩膜文件，使數(shù)據(jù)更具有可靠性。
　　利用高分辨率遙感影像