基于顺风车数据和聚类方法的都市圈区域划分与层级结构研究

都市圈已经逐渐成为国家新型城镇化发展的主体形态之一,在区域经济一体化建设中起着十分重要的作用.本文基于顺风车数据,使用聚类分析方法,围绕北京都市圈区域划分与层级结构展开相关研究.首先,通过网格模型将研究区域网格化处理并作为基本处理单元,匹配获取的顺风车数据与POI数据到网格中,利用基于网格的改进K-means++聚类算...     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

为提高智能视频监控中行人统计的实时性,提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况,建立人头颜色模型,分割人头候选区域,并针对行人运动的特征,采用多帧差法提取运动信息,剔除背景噪声,修正候选区域的精度;然后根据改进的Canny 算子提取候选区域的轮廓,融合形态学对边缘进行修正,提取候选区域轮廓信息;最后根据人头轮廓的几何特征,剔除“伪候选”区域,并进行连通域信息标记,检测人头图像,从而对行人进行检测和统计信息.结果表明,该方法能快速有效地检测出人头,在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.     

基于改进YOLO v3模型与Deep-SORT算法的道路车辆检测方法

针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-means++聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的Anchor box数量,并在网络浅层增加了特征提取层,可提取到更精细的车辆特征;为加强网络对远近不同目标的鲁棒性,在保留原YOLO v3模型输出层的同时,增加了一层输出层,将52像素×52像素输出特征图经过上采样后得到104像素×104像素特征图,并将其与浅层同尺寸特征图进行拼接,实现车辆目标的检测;为了降低目标遮挡对检测效果的影响,提高对视频上下帧之间关联信息的关注度,将改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法相结合,以此来弥补两者之间的不足。试验结果表明：改进YOLO v3模型有效地提高了车辆检测的性能,与在网络浅层增加特征提取层的模型相比,平均精度提高了1.4%,与增加一层输出层的模型相比,平均精确度提高了0.8%,说明改进YOLO v3模型提取的特征表达能力更强,增强了网络对小目标的检测能力;改进YOLO v3模型在引入Deep-SORT算法后,查准率和召回率分别达到90.16%和91.34%,相比改进YOLO v3模型,查准率和召回率分别提高了1.48%和4.20%,同时保证了检测速度,对于不同大小目标的检测具有良好的鲁棒性。