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《西安邮电大学》 2019年
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用于轮胎花纹分类的图像特征提取算法研究

张帅  
【摘要】:随着国家建设“平安城市”规划的提出,交通安全和城市治安管理变得尤为重要。轮胎花纹比对在刑事犯罪现场勘查、交通事故处理中,对警察进行嫌疑车辆锁定和事故责任划分能提供重要线索。在经济飞速发展的今天,我国汽车数量激增,交通事故的发生使公安干警现场勘查采集的轮胎花纹图像数量呈爆发式增长。因此,研究轮胎花纹分类算法,利用信息技术对轮胎花纹图像进行自动分类与管理,帮助警察提高破案效率,是我国“科技强警”工作中极具挑战性的一个研究课题,对公安机关维护社会治安具有重要的应用价值。轮胎花纹分类的技术关键是要设计能有效描述轮胎花纹的图像特征提取算法。本课题依托西安邮电大学与陕西省公安厅联建的“电子信息现场勘验应用技术”公安部重点实验室平台,针对公安刑侦行业应用需求,结合轮胎花纹图像特点,提出两种适用于轮胎花纹分类的图像特征提取算法,有效提高了轮胎花纹分类精度。论文主要贡献如下:1、在重点实验室平台支持下,作者与其他团队成员合作在真实环境中的不同时间、不同地点及不同拍摄条件下采集轮胎花纹图像,建成一个可用于学术研究的轮胎花纹图像数据集,为促进该领域的研究发展起到了积极作用。2、通过对轮胎花纹图像分类领域的系统调研,对该领域的研究现状进行详细描述和归纳总结;介绍了学者们科研所用的轮胎花纹图像数据库和算法性能评价指标;并围绕轮胎花纹低层特征提取和高层语义分析两项关键技术,总结分析了该领域的研究成果;此外,结合公安行业应用需求,对该领域的研究难点进行分析并指出了未来的研究趋势。3、结合轮胎花纹纹理方向性,提出一种引入能量占比分析的自适应加权特征融合的轮胎花纹图像特征提取算法。该算法包括:(1)对轮胎花纹图像进行离散小波分解,得到低频、水平、垂直和对角子带的重构图像;(2)在四个子带重构的轮胎图像上提取改进的局部二值模式特征;(3)结合轮胎花纹方向性,根据四个子带所占能量百分比作为权重将四个子带的特征加权融合;最后,将融合特征用于训练SVM分类器实现轮胎花纹图像分类。4、为了解决因训练数据不足导致卷积神经网络模型过拟合的问题,提出一种基于迁移学习的轮胎花纹图像特征提取算法。将迁移学习引入到卷积神经网络模型训练中,通过轮胎图像数据集对利用ImageNet训练得到的预训练模型进行参数微调,获得适用于轮胎花纹图像的新模型,并从中提取全连接层特征作为轮胎花纹图像高层特征与第3章提出的低层特征加权融合作为融合特征用于训练多核SVM实现轮胎花纹分类。5、为了便于学术交流和成果展示,作者设计开发了轮胎花纹图像分类演示系统。该演示系统可以实现轮胎花纹图像输入、图像特征提取、SVM分类器训练和分类等功能。演示系统简单快捷、操作方便,界面实现友好交互,方便用户使用。总之,本课题对轮胎花纹图像分类领域进行综述的同时,提出了两种适用于轮胎花纹分类的图像特征提取算法。相关研究成果为求解轮胎花纹分类问题提供了新方案和新思路,对相关研究具有一定的参考价值。
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