فروشگاه

شناسایی خودرو توسط دوربین های هوشمند هوایی

0 نقد و بررسی
وضعیت کالا : موجود است.
شناسه محصول : 2376

قیمت : تومان19,000

توضیحات

چکیده:
در این پایان نامه تحقیقاتی چندین روش همراه با بعضی معایب و محاسن آن مورد بررسی واقع شده است از جمله: شناسایی خودرو در تصاویر هوایی شناسایی خودرو مبتنی بر جزئیات در تصاویر خیابانی، شناسایی خودرو در الگوریتم Icm و در نهایت Vision bqased ACC در پایان پروژه توضیحاتی در باب سیستم حمل و نقل هوشمند و چگونگی و کاربرد شناسایی خودرو ارائه شده است.
حال به صورت کلی به بیان برخی از این یافته‌ها می‌پردازیم. درشناسایی خودرو در عکسهای هوایی، یک سیستم برای شناسایی خودروها در تصاویر هوایی در طول جاده عرضه می‌شود و شروع کار ازتست‌های روانشناسی می‌باشد تا ویژگی‌های مهمی برای شناسایی (همانند مرز بدنه ماشین، مرز جلوی شیشه جلو و…)پیدا شود. که در ساختار Baysian نشان داده شده است.
شناسایی وسیله نقلیه بوسیله VIEW POINT و RESOLUTION انجام می‌شود. و وسیله نقلیه به عنوان مستطیل مدل می‌شود از میانگین gray level و سطحهای شیبدار درونی، بیرونی و میانی وسایل برای تشخیص استفاده می‌شود.
در یک تشخیص دوربین ایستا، اشیای در حال حرکت بوسیله back ground subtraction شناسایی می‌شود.
در دیاگرام سیستم تشخیص، ماشین هندسی و دوربین تا وقتی که توزیع کننده ویژگی‌ها بیشتر تعلیم داده شوند بدون یادگیری مدل می‌شود. جهت جاده‌ها بوسیله لاین‌های انبوه در تصویر تخمین زده می‌شود و از چهار قسمت از جلوی شیشه جلویی دو قسمت از مرز بیرونی سایه و شدت منطقه سایه هنگامی که وجود دارد به عنوان ویژگی استفاده می‌شود. در تست روانشناختی یک مجموعه داده متفاوت با ماشینهای در شرایط آشکار سازی و تراکم مختلف در محیط متفاوت استفاده می‌شود.

 

۹۰صفحه فایل ورد (Word) فونت ۱۴ منابع دارد قیمت ۱۹۰۰۰ تومان 

 

 

پس از پرداخت آنلاین میتوانید فایل کامل این پروژه را دانلود کنید 

 

فهرست مطالب
چکیده: ۱
مقدمه ۵
مقدمه‌ای بر روشهای شناسایی خودرو: ۵
شناسایی ماشین در عکس‌های هوایی ۷
۱- Ralated work : 7
2- our apprack 10
دیاگرام سیستم تشخیص ۱۰
۳- تست‌ روانشناختی (A Psychophysical test) 11
4- Feature Extraction (استخراج ویژگی) ۱۴
۱-۴ clustering of road direction 14
2-4- ویژگی‌های به کار برده شده برای ردیابی: ۱۵
۳-۴ model – based Feature Prediction : 17
5.Multi –feature integration 19
1-5 : پارامتریزه کردن خصوصیات: ۱۹
۲-۵ یکپارچگی ۲۰
۳-۵ : پارامتر‌های BN : handcraft 22
4-5: یادگیری پارامتر‌ها : ۲۳
۶ . شناسایی و پس پردازش ۲۶
۱-۶ : شناسایی ۲۶
۲-۶ پس پردازش (Post – Processsing) 29
7- نتایج و بحث (Result & Discussion) 31
1-7: نتایج ۳۱
۲-۷ زمان محاسبات ۳۴
۸- نتایج و آینده کار ۳۵
Compont – based cardetection in street Scencee Images 38
1- Object detaction frome work 40
2- Experiment (آزمایش) ۴۱
Street Scenes Subset database 43
keypoint – based car detector 44
Compaison to global SVMs 44
car detection 45
1-3 : ترکیب اجزا Component Combination 48
2-3 : شناساگر اجزاComponent detector 50
3-3 : Component Combination classifier 50
4- car detection 52
5- نتایج Conclusion 56
Comporison with Prior work in Car detection 59
مقایسه با کارهای اولیه در شناسایی خودرو: ۵۹
Reference: 61
استفاده‌ی ICM 63
Tests of the ICM on imagery (معیارهای ICM روی تصویرسازی ) ۶۴
شناسایی ماشین ۶۴
Refrence 65
A M onocular Solution to vision – based Acc in road vehicles 66
1- توصیف سیستم پیگیری خط: ۶۶
۲-شناخت وردیابی ماشین: ۶۷
سیستم حمل و نقل هوشمند ۶۹
تاریخچه ی ITS : 70
تکنولوژیهای سیستم‌های حمل ونقل هوشمند ۷۱
Wireless communications 72
Longer range: 73
Computational technologies 74
Floating Car data: 75
Sensing technologies: 76
سنسور: ۷۶
• Distance: 77
Inductive loop detection 78
Video vehicle detection 78
Intelligent transportation applications 79
مشکلات روشها ۸۴
مراجع ۸۵

 

 

 

نتایج بدست آمده شامل شکل مستطیلی، طرح wind shield، سایه ماشین تشخیص را آسانتر می‌کند و همچنین محیط که روی تشخیص اثر می‌گذارد می‌باشد.
در دسته‌ای از مسیر‌های جاده‌، مسیر‌های مورد نظر (DOI) می‌تواند بوسیله عکسها تخمین زده شود ویژگی‌های استفاده شده در این روش اغلب ویژگی‌های گردایان خطی می‌باشند. وازجوابهای گرادیان فیلتر‌های شکل اصلی استفاده می‌شود.
برای شناسایی ماشینها با ویژگی‌های قید شده باید شکل محل وابسته به مرکز را بشناسیم و از یک مدل عمومی شامل یک frame geometrical wire model و یک surface reflectance model استفاده می‌شود.
در بحث یکپارچگی ویژگی‌های چندگانه به ترکیب خصوصیات نیاز داریم و از شبکه Baysian استفاده می‌کنیم. در پارامتر‌های handcraft BN به دستگاههایی با مقادیر CPT نیاز داریم انجام دادن شناسایی با پارامتر‌های دستی کارایی قابل قبولی را نشان می‌دهد.
سپس بحث یادگیری پارامتر‌ها بیان می‌شود که به عنوان مثال یادگیری CPT فقط به محاسبات هیستوگرام نیاز دارد پس از آن شناسایی و سپس پردازش بیان خواهد شد. ضمنا بحث ROC که منحنی‌هایی هستند که کارایی سیستم ما را روی دو database نشان می‌دهد مطرح می‌شود.
بحث بعدی ذکر شده شناسایی ماشین مبتنی بر جزئیات می‌باشد. که باعث kay ‌هاکه از تصاویر ماشین‌ها که از مجموعه یادگیری بدست می‌آید ذکر می‌شود و به دسته‌بندی‌ها می‌پردازد. یک مخصوص می‌تواند بیش از یک دسته kay point آمیخته شود. در پایگاه داده زیر‌مجموعه منظره خیابان همه عکسها به gray scale از نتایج آزمایشات مختلف استفاده می‌شود سیستم بنزین SVM ‌های سراسری را اجرا می‌کند. آخرین مرحله در شناسایی اشیا در عکسها بکار بستن دسته کننده‌های دانا به همه پنجره‌های پنهانی در عکسها می‌باشد. بحثهایی در مورد شناسایی‌های چندگانه و روش‌های حل آن بیان می‌گردد. کاربرد این روش شناسایی ماشین با بکارگیری حد آستانه در آن صورت می‌گیرد همچنین می‌توان از روش برچسب‌گذاری در ماشینها استفاده کرد که معایب آن هم ذکر خواهد شد.
بحث‌هایی در مورد شناساگر اجزا و اینکه جهت ارزیابی هر جزء شناساگر، هر شناساگر به صورت زیر‌مجموعه‌ای از مجموعه تست بیان می‌شود، ذکر می‌گردد. و نیز بحث ترکیب اجزا بیان می‌شود که در آن سه دیدگاه بیان می‌شود.
بطورکلی قابل بحث است که آیا دسته‌های kay point ماشین می‌تواند به عنوان قسمتهای ماشینی مطرح شوند، یک مقایسه با سیستم کلی‌نگر فراهم می‌شود که برای نشان دادن دیدگاه مبتنی بر جزئیات از آن استفاده می‌شود. مشاهده می‌شود که سیستم مبتنی بر جزئیات در برابر شرایط غیر عادی همانند در‌آمیختگی و روشنایی قوی مقاومت بیشتری دارد. در این ساختار منابع محاسباتی بیشتری نیاز داریم. در نهایت این روش با کارهای اولیه در شناسایی خودرو مقایسه می‌شود.
در الگوریتم ICM در ابتدا مقایسه‌ای بین PCNN صورت گرفته است، و مطالب جزئی در مورد ICM و شامل اینکه ویژگی‌های تصویر نمی‌توانند بعد از پروسهICM به آسانی بهبود یابند. الگوریتم ICM چند pulse image را می‌سازد و شناسایی تغییرات از مقایسه این تصاویر مشابه بوجود می‌آید.
بحث شناسایی ماشین در حال حرکت روی جاده با استفاده از این ICM بیان می‌گردد ICM عکسهای تصاویر را معکوس می‌کند.
در روش آخر vision based Acc می‌باشد، بحث علامتهای مسیر جاده بیان می‌گردد که هر علامت مسسیر شناسایی می‌شود و یک ناحیه interest به جای پوشاندن قسمت جلوی ego- vehicle استفاده می‌گردد.
سیستم پیگیری خط توصیف می‌شود که به سه زیر سیستم تقسیم می‌گردد. سرانجام بحث شناخت و ردیابی ماشین با استفاده از وسایل نقلیه کاندید شده در طول مسیر که هر کدام به ۵ منطقه فرعی و مستقل تقسیم می‌شود بیان می‌گردد.
مقدمه
داستان cartell با یک فرد به نام Dr William M Flook شروع می‌شود.
علاقه‌ی او در علم با یک خواسته (میل) جرقه زده شد تا آن را به طور عملی در خانه و شغلش اجرا کند بعد از چندین سال مطالعه و کسب تجربه Dr.Flook سیستم شناسایی ماشین مبتنی بر تکنولوژی مغناطیس سنج، توسعه داد و آن را Cartell نامید. در سال ۱۹۶۹ ، آن را ساخت و اولین سیستم را در خانه‌اش بکار انداخت. چندین سال بعد او بیشتر از ۴۰ سیستم را برای خانواده و دوستانش به‌کار انداخت. با آگاهی از اهمیت این کشف، Dr. Flook، این تکنولوژی را در سال ۱۹۷۵ به نام خودش کرد. فروش Cartell در سال ۱۹۷۹، آغاز شد مهمترین چالش آن فیلتر‌کردن فرکانس راذیویی تولید شده بوسیله‌ی برق بود.
Cartell، قادر است تا یک آرایه بزرگ از نیاز‌های drive way را معرفی کند.
مقدمه‌ای بر روشهای شناسایی خودرو:
مقدمه‌ای بر شناسایی خودرو در عکسهای هوایی:
شناسایی وسایل نقلیه در تصاویر هوایی، استفاده‌های مهم شخصی و نظامی دارد به عنوان مثال پائیدن و تحت نظر‌گیری ترافیک و همچنین می‌تواند نشانه قوی برای شناسایی جاده تولید کند و نیزهمچنین یک دامنه آزمون خوب برای روشهای شناسایی اشیا در موقعیت‌های شکل را توسعه می‌دهد. تصاویر هوایی تصاویر gray scale هستند که اغلب از یک دیدگاه مورب گرفته شده‌اند. طول یک نوع ماشین در مجموعه داده‌ها در تصاویر ۲۶-۱۳، پیکسل می‌باشد. و دوربین کالیبره به خوبی هدایتگر نور خورشید شناخته شده است. شناسایی از طریق عکسهای هوایی از شناسایی از طریق دیدگاه دلخواه و خودسرانه آسانتر است. با وجود آنکه هنوز آنطور که به نظر می‌رسد سهل و راحت نیست به عنوان مثال تصاویر نشان داده شده در fig1 .
مقدمه‌ای بر شناسایی خودرو مبتنی بر جزئیات در تصاویر منظره خیابان:
هدف ساختن یک شناساگر خودرو مرتبه‌ای بوسیله یادگیری خودرو اتوماتیک ویژگی‌های carspecific و یادگیری یک مجموعه طبقه‌بندی شده می‌باشد تمرکز ویژگی‌های روی keypoint detection انتخاب می‌شود. به این علت که آنها به طور محاسباتی در یک تعداد عکسهای تبدیل شده مشابه مؤثر و یکسان هستند.
مقدمه‌ای بر مدل قشایی متقاطع در شناسایی خودرو
ICM یک مدل مبتنی بر تکنیکهای شبکه عصبی مخصوصا طراحی شده برای پردازش تصویر‌ها می‌باشد.که ویژگی‌ها را بدون لبه‌های تیز و یا خطای مستقیم در تصاویر بهبود می‌دهد.
مقدمه‌ای بر روش Acc (A Monocular Solution to vision –based Acc in Rood vehicle ) در این الگوریتم، از سیستم پیگیری خط استفاده می‌شود. و برای ردیابی ماشین‌ها، کاندیداهایی بر اساس ویژگی‌های تصویر سایز و موقعیت در میان دیگران انتخاب می‌گردد.
Car detection in Aerial Images (شناسایی ماشین در عکس‌های هوایی)
۱- Ralated work :
تشخیص وسایل نقلیه اهمیت و توجه بسیار زیادی در بینش کامپیوتری پیدا کرده است. علت آن این است که وسایل نقلیه به عنوان یک قسمت مهم زندگی هستند.
Popageorgiou و Poggio یک مدل عمومی برای تشخیص شیء کاربردی شده برای تشخیص ماشین عرضه کردند. یک مجموعه‌ی بسیار کامل از ضریب‌های Haar wavelet و scale‌های اصلی ترکیب شده‌اند و یک (support vector Machine ) SVM تعلیم داده شده است تا ماشین‌ها و غیر ماشین‌ها را دسته‌بندی کند.
مدل‌های Chellappa , Brlina , Rajogopalan مدل‌های توزیع تصاویر ماشین به وسیله‌ی یادگیری دستورات آماری بالاتر هستند. (Hos)
نمونه‌های یادگیری بر طبق Hos دسته‌بندی شده‌اند.
یادگیری background پویا اجرا می‌شود، و Hos هر تصویر test و هر گروه از توزیع ماشین و توزیع background محاسبه می‌شود. و بعد به ماشین و background دسته‌بندی می‌شود…………………….

………………….

 

 

– تست‌ روانشناختی (A Psychophysical test)
ابتدا بعضی قطعه‌های کوچک تصویر که یک یا ماشین‌های بیشتری را در بر دارد در تصاویر هوائی بزرگ جمع‌بندی می‌شود. یک مجموعه داده‌ای متفاوت، در بردارنده‌های ماشین‌هایی در شرایط آشکارسازی مختلف با تراکم متفاوت و همچنین در محیط‌های متفاوت استفاده می‌شود.
بعضی از مجموعه‌ داده‌ها در fig 3 نشان داده شده است. بعد از یک تعداد از افراد خواسته می‌شود تا این تصاویر را ببینند و درباره‌ی فاکتورهائی که به آنها کمک…………………

 

 

-۴- ویژگی‌های به کار برده شده برای ردیابی:
• مرز ماشین : مرز ماشین اغلب مستطیل شکل است، اما دو کناره‌ی بلند ممکن است حول نیم دایره‌ها یا قوس‌ها در بعضی‌ دیدگاه‌ها (view point) بچرخد.
• مرز جلوئی Winds shield از مرز جلوئی شیشه‌ی جلوئی استفاده می‌شود به خاطر این که شکل، سایز و محل آن در ماشین ثابت است.
• مرز بیرونی‌تر…………….

 

تکنولوژیهای سیستم‌های حمل ونقل هوشمند
سیستم‌های حمل و نقل هوشمند از نظر تکنولوژیهای بکار رفته در آنها متفاوتند، از سیستم‌های پایه مدیریتی مانند سیستم حمل و نقل ماشین، سیستم‌های کنترلی چراغ راهنما و علائم راهنمایی تا دوربین‌های سرعت سنج مانند CCTV که بطور کاربردی بکار می‌روند، نیز سیستم‌های پیشرفته جمع آوری اطلاعات به صورت real time از چندین منبع اطلاعاتی همچون اطلاعات هوا شناسی ، سیستم‌های یخ شکن پل‌ها و… علاوه بر این، تکنیک‌های پیش بینی در حال گسترش هستند که منجر به مدل سازی پیشرفته و مقایسه با historical baseline data خواهد شد. در زیر برخی از تکنولوژیهای بکار رفته در ITS بررسی می‌شود:
Wireless communications
انواع مختلفی از ت……………………..

 

بلافاصله بعد از پرداخت موفق میتوانید فایل کامل این پروژه را با سرعت و امنیت دانلود کنید

قیمت اختصاصی و استثنایی این پروژه : تنها , ۱۹۰۰۰ تومان

 

 

 

 

نقد وبررسی

نقد بررسی یافت نشد...

اولین نفر باشید که نقد و بررسی ارسال میکنید... “شناسایی خودرو توسط دوربین های هوشمند هوایی”

2 + هجده =