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浙江工业大学学报 2020年第4期48卷 426-434页

作者：张烨樊一超许艇郭艺玲浙江工业大学机械工程学院浙江杭州310023

针对物流车辆特征定位不精确问题,采用图像分割定位方法达到精确识别。其中,对于图像分割运行速率慢的问题,通过采用通道卷积的方法减少模型参数量,并采用多尺度的空洞卷积增加物流车辆特征信息,解决传统网络感受视野小的问题;对于图像... 详细信息

针对物流车辆特征定位不精确问题,采用图像分割定位方法达到精确识别。其中,对于图像分割运行速率慢的问题,通过采用通道卷积的方法减少模型参数量,并采用多尺度的空洞卷积增加物流车辆特征信息,解决传统网络感受视野小的问题;对于图像分割粗糙的问题,采用条件随机场,设置像素点间距、颜色相似度等关联信息的方法,得到了更好的实验结果,满足了更精细化的目标边缘分割和内部空洞填补。最后,通过利用最小外接四边形进行框定,解决了物流车辆边界测量的问题,有利于进一步获取车辆的尺寸信息。

关键词：物流车辆特征图像分割条件随机场通道卷积空洞卷积

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基于改进的Faster R-CNN物流车辆特征识别研究

基于改进的Faster R-CNN物流车辆特征识别研究

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作者：许艇浙江工业大学

学位级别：硕士

传统的车牌识别系统无法满足物流业中复杂环境的物流车辆定位与检测的要求。在物流行业中,物流被称为企业的“第三方利润源泉”,特别是在物流运输等环节中。有效定位物流车辆、掌握物流信息,统筹规划,减少不必要成本,有着更为重要和深... 详细信息

传统的车牌识别系统无法满足物流业中复杂环境的物流车辆定位与检测的要求。在物流行业中,物流被称为企业的“第三方利润源泉”,特别是在物流运输等环节中。有效定位物流车辆、掌握物流信息,统筹规划,减少不必要成本,有着更为重要和深远的意义。目前主流的识别系统大都适用于轿车,对物流车辆特征识别的研究还较少。基于深度学习的算法,包括两大组成部分,目标定位部分和图像识别部分,本文选择Faster R-CNN作为基本的目标定位与识别网络。在现场大量图片的基础上,通过细分各类车型,将数据集划分为训练集、验证集、测试集。针对物流车辆定位识别陷入局部最优解问题,进行参数最优化设置与研究。(1)研究目的是实现对目标物流车辆特征的精确识别,针对模型训练过拟合问题,采用了数据批量标准化方法,改进了模型训练的效果,解决了模型陷入局部最优解问题。(2)针对训练样本不均衡、特殊物流车辆目标难训练问题,在保有原样本情况下,提出了一种基于在线样本挖掘和负难分样本挖掘技术相结合的方法,通过训练中实时筛选的最大损失值难分样本进行误差传递,解决了样本不足、不均衡和特定车辆目标难识别问题,实现了难分车辆目标的准确分类。(3)为更好地提高模型的召回率和泛化性,在多目标定位检测中,针对传统非极大值抑制存在目标漏检问题,采用了置信度罚函数的思想,改进了非极大值抑制算法,提高了车辆检测的召回率,解决了车辆目标漏检问题。(4)最后通过模型的敏感性分析,采用高斯置信度罚函数方法,极大地提高了模型的召回率、准确率等指标,为物流车辆信息的准确关联打下了坚定的基础。经过以上改进方法,模型定位的召回率从83.5%提升到98.5%,识别的精度从90.6%提升到97.8%,mAP从81.2%提升为90.3%,验证了该改进模型的优越性。本文方法适用于多目标精确定位与识别的训练优化问题,以及车辆信息的关联、统计、调度等问题。

关键词：物流车辆特征在线样本挖掘负难分样本挖掘非极大值抑制

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