基于独立成分分析和模糊支持向量机的车标识别新方法

提出了一种新的车标识别方法。首先,利用独立成分分析提取车标特征,然后,采用模糊支持向量机设计分类器进行车标识别。实验结果表明,与现有车标识别方法相比,该方法识别率高、速度快。     

一种基于目标优化学习的车标识别方法

摘 要：近年来,车标识别因其在智能交通系统中的重要作用,受到研究者的广泛关注。 传统的车标识别算法多基于手工描述子,需要丰富的先验知识,且难以适应复杂多变的现实应 用场景。相比手工描述子,特征学习方法在解决复杂场景的计算机视觉问题时具有更优性能。 因此,提出一种基于目标优化学习的车标识别方法,基于从原图像中提取的像素梯度差矩阵, 通过目标优化,自主学习特征参数。然后将像素梯度差矩阵映射为紧凑的二值矩阵,通过特征 码本的方式对特征信息进行编码,生成鲁棒的特征向量。基于公开车标数据集 HFUT-VL1 和 XMU 进行实验,并与其他车标识别方法进行比较。实验结果表明,与基于传统特征描述子的 方法相比,该算法识别率更高,与基于深度学习的方法相比,训练和测试时间更少。     

一种简单快速的车标定位方法

由于视点的不同,单纯的车辆外形对车辆的类型识别不具有决定性的意义,而车标则对车辆类型具有决定意义。提出了一种快速的从粗到精的车标定位方法：首先根据车头前方车牌的纹理特征大致确定车牌位置,并结合车头本身的对称性等先验知识粗略地确定车标的位置;然后在粗定位的小范围内利用边缘特征和形态运算进行车标的定位。考虑到各种噪声以及形态学的影响,在车标识别中利用模板匹配进行精定位和粗识别。利用已有的识别方法对该车标定位算法进行了验证,结果表明,该方法能快速、准确地定位车标位置,且识别率能达到实时应用的要求。     

前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法

目的 现有的车标识别算法均为各种经典的图像特征算子结合不同的分类器组合而成,均未分析车标图像的结构特点。综合考虑车标图像的灰度特征和结构特征,提出了一种前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法。方法 本文算法将标准车标图像分为前景区域和背景区域,分别提取前、背景的骨架区域,在其中进行随机取点,形成点对,通过进行点对的有效性判断,提取能表示车标的点对特征。点对特征表示两点周围局部区域的相似关系,反映了实际车标成像过程中车标图案部分与背景部分的灰度明暗关系。结果 在卡口系统截取的19 044张车标图像上进行实验,结果表明,与其他仅基于灰度特征的识别方法相比,本文提出的点对特征识别方法具有更好的识别效果,识别率达到了95.7%。在弱光照条件下,本文算法的识别算法效果同样优于其他仅基于灰度特征的识别方法,识别率达到了87.2%。结论 本文提出的前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法,结合了车标图像的灰度特征和结构特征,在进行车标的描述上具有独特性和排他性,有效地提高了车标的识别率,尤其是在弱光照条件下,本文方法具有更强的鲁棒性。     

特征增强策略驱动的车标识别

目的 小样本情况下的车标识别在实际智能交通系统中具有十分重要的应用价值。针对从实际监控系统中获取的车标图像低分辨率、低质量的特点,考虑如何从车标结构相似性、局部显著特征方面来对车标的整体特征进行增强,提出一种特征增强策略驱动下的车标识别方法（vehicle logo recognition method based on feature enhancement,FE-VLR）。方法 提取车标图像的自对称相似特征,构建图像金字塔,在每层金字塔下提取车标的整体特征和局部显著特征,其中局部显著区域通过基于邻域块相关度的显著区域检测来获取,最后结合CRC （collaborative representation based classification）分类器对车标进行分类识别。结果 在公开车标数据集HFUT-VL （Vehicle Logo Dataset from Hefei University of Technology）和XMU （Xiamen University Vehicle Logo Dataset）上对算法效果进行评估,实验结果表明,在小样本情况下,本文方法优于其他一些传统的车标识别方法,且与一些基于深度学习模型的方法相比,其识别率也有所提升。在HFUT-VL数据集上,当训练样本数为5时,识别率达到97.78%;当训练样本数为20时,识别率为99.1%。在更为复杂的XMU数据集上,本文方法表现出了更好的有效性和更强的鲁棒性,当训练样本在15幅及以下时,本文方法与具有较好表现的OE-POEM （overlapping enhanced patterns of oriented edge magnitudes）算法相比至少提升了7.2%。结论 本文提出的基于特征增强策略的车标识别方法,通过融合自对称相似特征、局部显著特征和车标整体特征来增强特征的表达,提高了对实际道路中的低质量、低分辨率车标图像的识别能力,更能满足实际应用中对车标识别的需求。     

抗模糊特征提取策略下的车标识别

目的 现有的车标识别方法尽管取得了不错的识别效果,但最终的识别率容易遇到瓶颈,很难得到提升。车标识别是智能交通系统中至关重要的一部分,识别率的微小提升也能带来巨大的社会价值。通过挖掘与分析车标识别中潜在的问题和难点,发现未能得到正确分类的图像大部分为模糊车标图像。针对车标图像中存在的成像模糊等情况,本文提出一种基于抗模糊特征提取的车标识别方法。方法 构建车标图像金字塔模型,分别提取图像的抗纹理模糊特征和抗边缘模糊特征。抗纹理模糊特征的提取使用局部量化的LPQ（local phase quantization）模式,可以增强原始特征的鲁棒性,抗边缘模糊特征的提取基于局部块弱梯度消除的HOG（histogram of oriented gradient）特征提取方法,可以在描述车标图像边缘梯度信息的同时,提升特征的抗模糊能力。最后利用CCA（canonical correlation analysis）方法进行两种抗模糊特征的融合并用于后续的降维与分类。结果 本文方法在多个数据集上均取得了很好的识别效果,在20幅训练样本下,本文方法在公开车标数据集HFUT-VL（vehicle logo dataset from Hefei University of Technology）上取得了99.04%的识别率,在本文构建的模糊车标数据集BVL（blurring vehicle logo dataset）上也取得了97.19%的识别率。而在难度较大的XMU（Xiamen University vehicle logo dataset）上,本文方法在100幅训练样本下也达到了96.87%的识别率,识别效果高于一些具有较好表现的车标识别方法,表现出很强的鲁棒性和抗模糊性。结论 本文方法提高了对成像质量欠缺的车标图像的识别能力,从而提升了整体识别效果,更符合实际应用中车标识别的需求。     

基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别

传统车标检测与识别算法难以检测大型车辆车标,且速度较慢。提出了一种基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别方法。Edge Boxes算法是一种成熟的图像分割算法,能够快速且有效地检测物体位置,满足大型车辆车标检测与识别问题的准确性及实时性的需求。该方法首先根据车标在车辆中的空间位置关系初选车标候选区,然后利用Edge Boxes算法进行目标提取,进而将提取得到的目标送入利用线性约束编码构建的车标检测分类器和车标识别分类器进行训练与识别,得到车标检测与识别结果。对不同卡口的不同天气和光照条件下采集的4 480张图像（含50类大型车辆）进行实验,实验结果表明,在检测与识别性能以及时间消耗方面均优于传统方法,具有良好的实用前景。     

基于D-S证据理论的特征融合车标识别方法

在针对现有的智能交通对车辆多维信息识别存在识别精度不高的情况,特别是对于车标识别,很大程度上识别结果依赖于高分辨和高质量的图像.提出了一种新的车标识别方法,用于识别卡口捕获的低质量车标图像,该方法是基于D-S证据理论的特征融合方法,提取Hu不变矩和HOG特征,采用不同的分类器构造基本概率分配（BPA）,采用改进D-S证据理论进行融合,根据判别规则给出最终的识别结果.通过实验证明在低分辨的情况下仍能保持较高的准确率,分类准确率达94.29%,相比单一的特征识别,具有更强的鲁棒性.     

基于多种LBP特征集成学习的车标识别

针对车标图像的分类难问题，提出基于多种LBP特征集成学习的车标识别算法。利用车牌与车标的相对位置关系粗定位车标区域；根据车标背景纹理特征使用不同的算子进行边缘检测，进而实现背景消融，采用投影方法精确确定车标位置；将车标图像分块，应用CSLBP算子提取每个像素点邻域特征，将车标所有像素点邻域特征合成精细的纹理特征，运用LBP直方图算法提取车标区域的空间结构特征，再采用SVM和BP分别训练这两种特征，得到投票决策矩阵，利用加权求和的规则融合决策矩阵，构成最优集成分类器，输出车标类别。实验结果表明，该算法的识别率明显优于单一的特征和分类器。     

交通道路行驶车辆车标识别算法

为解决交通道路行驶车辆车标识别中存在的目标小、噪声大、种类多的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测算法与基于形态学模板匹配算法相结合的方法,并设计了一种高准确度且能应对新类型车标的识别系统.首先,采用通过K-Means++重新聚类锚框值,并引入残差网络的YOLOv4进行车标的一步定位;其次,通过对标准车标图像进行预处...     

一种基于Gabor滤波器的车型识别方法

提出一种快速、实用的基于Gabor滤波器的车型识别方法。该方法包括车辆分割、特征提取和模板匹配3个阶段。首先在车辆分割阶段,采用基于对数密度的背景消减法,降低光照变化带来的影响;其次提出一种新的非均匀采样策略,提取Gabor特征;最后应用模板匹配的方法对车型进行识别。和传统方法相比,该方法能够有效降低Gabor滤波器的计算量和存储空间,同时又使识别率和鲁棒性得到明显增强。实验数据亦表明了该方法的可行性和有效性。     

一种改进Hausdorff距离和谱聚类的车辆轨迹模式学习方法

为了对交通监控视频中的异常行为进行检测,需要对车辆的运动轨迹进行分析,但由于噪声、遮挡等原因,不可能获得完整的运动轨迹,导致分析结果不准确。针对此类问题,提出基于改进Hausdorff距离和谱聚类的轨迹聚类方法,首先对提取到的轨迹进行预处理,然后利用改进的Hausdorff距离进行轨迹相似度度量,最后通过谱聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到符合实际情况的聚类结果。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和有效性。     

车辆红外图像的计算机仿真

真实的车辆红外图像的生成是红外场景生成和实现其虚拟漫游的关键技术,它也同时在遥感测量、交通管理、车辆设计、国防和军事等众多领域有着广泛地应用。分析了影响地面车辆红外特征的各种环境及内部因素,建立了车身表面热平衡方程,并以此提出车辆三维红外成像模型。还模拟了大气传输过程对红外成像的影响,并运用计算机图形学理论设计适合红外图像的绘制方法。最后给出了地面车辆红外图像的模拟结果。从实验结果看,该方法模拟效果真实,算法可靠。     

A two-level self-adaptive variable neighborhood search algorithm for the prize-collecting vehicle routing problem

This paper investigates the prize-collecting vehicle routing problem (PCVRP), which has a strong background in practical industries. In the PCVRP, the capacities of all available vehicles are not sufficient to satisfy the demands of all customers. Consequently it is not a compulsory requirement that all customers should be visited. However, a prize can be collected once a customer is visited. In addition, it is required that the total demands of visited customers should reach a pre-specified value at least. The objective is to establish a schedule of vehicle routes so as to minimize the total transportation cost and at the same time maximize the prize collected by all vehicles. The total transportation cost consists of the total distance of vehicle routes and the sum of vehicles used in the schedule. To solve the PCVRP, a two-level self-adaptive variable neighborhood search (TLSAVNS) algorithm is developed according to the two levels of decisions in the PCVRP, namely the selection of customers to visit and the visiting sequence of selected customers in each vehicle route. The proposed TLSAVNS algorithm is self-adaptive because the neighborhoods and their search sequence are determined automatically by the algorithm itself based on the analysis of its search history. In addition, a graph extension method is adopted to obtain the lower bound for PCVRP by transforming the proposed mixed integer programming model of PCVRP into an equivalent traveling salesman problem (TSP) model, and the obtained lower bound is used to evaluate the proposed TLSAVNS algorithm. Computational results on benchmark problems show that the proposed TLSAVNS algorithm is efficient for PCVRP.     

基于视频的夜间车辆检测与跟踪算法研究

针对夜间高速光照条件差、车灯种类多样、环境因素干扰等导致的车辆难以检测的问题,提出了一种基于视频的夜间车辆的检测与跟踪算法。该方法首先将OTSU与一维最大熵阈值分割算法相结合来实现车灯的提取,剔除非车灯光源;然后利用车灯的时空特性完成车灯的匹配,解决了一车多灯和并排同速车辆的问题;最后利用kalman滤波器完成车灯的预测跟踪。在交通弱光流畅交通、正常光流畅交通和正常光拥堵交通3种应用场景下对所提算法进行应用和结果分析,实验结果表明所提方法在保证实时性的同时具有较高的准确率。     

增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别

目的 车标是车辆的显著性特征,通过车标的分类与识别可以极大缩小车辆型号识别的范围,是车辆品牌和型号识别中的重要环节。基于特征描述子的车标识别算法存在如下缺点：一方面,算法提取的特征数量有限,不能全面描述车标的特征;另一方面,提取的特征过于冗杂,维度高,需要大量的计算时间。为了提取更加丰富的车标特征,提高识别效率,提出一种增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别方法。方法 首先提取车标图像的增强边缘特征,即根据不同的梯度方向提取梯度信息,生成梯度大小矩阵,并采用LTP（local ternary patterns）算子在梯度大小矩阵上进一步进行特征提取,然后采用特征码本对提取的特征进行量化操作,在确保车标特征描述能力的同时,精简了特征数目,缩短了局部向量的长度,最后采用WPCA（whitened principal component analysis）进行特征降维操作,并基于CRC（collaborative representation based classification）分类器进行车标的识别。结果 基于本文算法提取的车标特征向量,能够很好地描述车标图像的特征,在HFUT-VL1车标数据集上取得了97.85%的识别率（平均每类训练样本为10张）,且在识别难度较大的XMU车标数据集上也能取得90%以上的识别率（平均每类训练样本为100张）,与其他识别算法相比,识别率有明显提高,且具有更强的鲁棒性。结论 增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别算法提取的特征信息能够有效地描述车标,具有很高的识别率和很强的鲁棒性,大大降低了特征向量的维度,提高了识别效率。     

Development of generic multibody road vehicle models for crashworthiness

The crashworthiness analysis of road vehicles requires detailed data of the vehicles that the automotive manufacturers are, generally, unable to release due to commercial or legal restrictions. In the development of passive safety subsystems or substructures, the overall crash response of a vehicle model used to support it, must mimic that of the real vehicle; if this exists, regardless of any particular constructive detail of its structure provided that it is not located in the vicinity of such subsystem. This work proposes a methodology for the development of multibody models of road vehicles, for passive safety analysis, which include all general structural and mechanical features of real vehicles and start by exhibiting impact dynamic responses similar to the top of line vehicles. These vehicle models, designated as generic, do not require the knowledge of most of the particular details of the design of the real vehicle, which the manufacturers are unable to release, but can be adjusted to have crash responses similar to those of the real vehicle. Based on an existing finite element model of a car, which has all constructive features of vehicles of the chosen class, a multibody model is built applying the plastic hinge approach. By using a selected number of crash scenarios, defined in international standards such as the EuroNCAP, selected parameters of the vehicle multibody model are adjusted to ensure a good correlation between its impact responses and those of the finite element model. The crash responses are measured in terms of structural deformations, velocities and accelerations, occupant injury measures and structural energy absorption capabilities. Assuming that the plastic hinge constitutive equations of the multibody model are not exactly known, their parameters are used here as the multibody vehicle model that are adjusted. The methodology proposed is demonstrated by its application to the identification of the vehicle multibody model of a large family car for which the reference vehicle is available as a detailed finite element model.     

改进变邻域搜索算法求解动态车辆路径问题

针对动态车辆路径问题DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem)的优化问题,提出一种改进算法。该算法在分析路径寻优问题的局部特性的基础上,利用变邻域搜索算法VNS(Variable Neighbourhood Search)对路径空间进行"局部探索",结合变异机制对路径空间进行"全局开采",最后根据近邻优先原则将动态路径片段安插到适宜的路径中。实验结果验证了算法的有效性。