發(fā)布時間：2020-05-12 12:58

【摘要】：隨著城市的發(fā)展,城市布局越來越復(fù)雜,城市區(qū)域不斷的擴大,城市管理的執(zhí)法成本變得越來越高。為了加大對這些城市的監(jiān)管,城市管理者必須加大工作力度,如人工巡邏、標(biāo)語提示,同時類似共享單車,違章建筑,城市小攤販等問題都有共同的特點。如何高效,低成本的解決這些問題的監(jiān)管有著重要的意義。隨著最近幾年無人機民用,利用無人機低成本,高機動性的特點,輔助城市管理者工作。為了讓無人機理解圖片,視頻中拍攝區(qū)域的現(xiàn)實意義,提高對空拍圖區(qū)域識別的準(zhǔn)確率,論文從傳統(tǒng)圖片特征提取的角度,構(gòu)造圖片特征后利用聚類算法對圖片區(qū)域進行無監(jiān)督的識別。首先從特征點提取算法SIFT出發(fā),利用基于排序的特征點提取算法,定義了從另一個角度定義了穩(wěn)定特征點,利用Rank SVM +基于穩(wěn)定特征點的特征向量定義,通過機器學(xué)習(xí)的手段,克服了 SIFT對于參數(shù)依賴,使得SIFT能夠提供更穩(wěn)定,魯棒性更強的特征點。之后利用改進后的SIFT算法對特征點進行提取,然后通過強化學(xué)習(xí)的方式改進基于SIFT的匹配算法,這樣就能更好的計算出兩張圖片的相似度,從而構(gòu)造相似度矩陣,利用Affinity Propagation聚類算法對圖片進行無監(jiān)督的聚類,從而完成區(qū)域的識別工作。實驗證明我們的算法能夠很好的對空拍區(qū)域做出識別。為了實現(xiàn)實時性,利用Fast RCNN算法加上經(jīng)過特定空拍訓(xùn)練集訓(xùn)練之后的深度學(xué)習(xí)模型,經(jīng)過實驗證明這套算法在實時性和準(zhǔn)確率上都能夠保證對區(qū)域進行識別。
【圖文】：

圖.千明節(jié)anGaussWn以兀】

／邋ｎ邐Ｋ邋１／２逡逑Ｄ邋＝邋（２（Ｘｉ－，）２）邐（２－Ｋ－均值聚類算法描述如下所示：逡逑算法：Ｋ－均值。用戶劃分的Ｋ－均值算法，其中每個簇的中心都用簇所有對象的均值表示逡逑■入？逡逑？邐ｋ：簇的數(shù)目逡逑？邐Ｄ：包含ｎ個）＾象的數(shù)據(jù)集逡逑輸出：ｋ個簇的集合。逡逑方法：逡逑（１）從Ｄ中任意選擇Ｋ個對象作為初始簇的中心：逡逑（２）邐ｒｅｐｅａｔ逡逑（３）邐根據(jù)簇中對象的均值，，將每個對象分配到最相似的簇。逡逑（４）邐更新簇的均值，即重新計算每個簇中對象的均值；逡逑（５）邐ｕｎｔ邋ｉ邋１不在發(fā)生變化
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;D63;TP391.41

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本文編號：2660253