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基于深度学习的车联网智能路灯系统中的图像处理方法

周璟瑜  
【摘要】:随着国内外的汽车产业与物联网技术的持续进步,智能化的交通管理技术是城市智能化管理的一个突破点。智能化的应用管理大多以信息的采集与处理为基础,其中,智能化的图像处理技术就是人工智能时代背景下的一个研究重点。本文将道路交通中规划最完善的路灯作为车联网的组成部分,以车联网背景下的智能路灯系统为应用背景,探究其上基于深度学习的图像处理技术。主要研究内容如下:首先,在研究分析具体的算法应用之前,先对图像处理的基本概念和任务进行简单的介绍,了解图像处理领域的常见问题与典型算子。为了实现智能化的图像处理,引入深度学习的概念,介绍了深度学习与神经网络的基本概念,以及应用于图像处理领域的卷积神经网络的基本概念。其次,介绍分析了车联网背景下的符合道路交通的应用场景的CBCL StreetScenes数据集,对数据集的内容与格式转换问题进行了初步的探究。以此为基础,实现与验证经典的以深度学习为基础的Fast-RCNN算法与YOLO算法对道路交通中的常见目标的检测效果,并对它们的基本思想与训练步骤进行简单的介绍。接着,针对经典算法在车联网背景下对道路交通的目标检测效果上存在的不足,提出改进的CBCL StreetScenes数据集与改进的YOLO算法模型。提出对原CBCL StreetScenes数据集进行剪裁,并将检测目标分为动态与静态两类,针对在检测算法中更为重要的动态类目标,进一步提出改进的YOLO算法。对改进的CBCL StreetScenes数据集与改进的YOLO算法的检测效果进行验证。对于他们与经典算法之间的差异,通过绘制混淆矩阵与ROC曲线的方法,对检测效果进行直观的可视化分析。最后,探讨算法在车联网背景下智能路灯系统中实际应用的可能性,提出两种可应用于实际场景的可靠的系统模型,分别是交通信号灯智能调控系统与汽车失火事故监测系统。给出具体的功能设计和详细的模块设计,并做进一步的仿真验证,以此评判算法在实际场景下的应用。


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