سيستم هاي تشخيص وسايل نقليه
نوع فایل:ورد
تعداد صفحات:100
اندازه فایل:7.52مگابایت
فهرست
مقدمه
فصل یکم- تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی
- نواحی کاندید شده مورد نظر
1-1-1- تشخیص و ردیابی خط
1-1-2- وسایل نقلیه مورد نظر
- تشخیص وسایل نقلیه
فصل دوم – سیستم تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر ویژگی های محلی با استفاده از برد بینایی موازی
2-1- الگوریتم تشخیص
2-1-1- تکنیک پنجره مشخصه
2-1-2- تکنیک فضای مشخصه
2-1-3- انتخاب مشخصه ی ویژگی
2-1-4- عملیات انتخاب
2-2- الگوریتم بردار تدریجی
2-3- آزمایشات تشخیص وسایل نقلیه
2-3-1- وسایل نقلیه همراه با موانع جاده ای
2-3-2- تشخیص وسایل نقلیه
فصل سوم – تشخیص اتوماتیک وسایل نقلیه در توالی از تصاویر هوایی با نرخ فریمی پایین
3-1- نظارت ترافیک
3-2- خط مشی کلی
3-3- تشخيص وسیله نقلیه
3-3-1- روند تشخيص
3-2-2- پارامترها ی وسیله نقلیه
3-3-3- تطبیق
3-4- ارزیابی تشخيص
3-4-1- طرح ارزیابی
3-4-2- اجرای تشخیص و ردیابی
3-4-3-هماهنگی حرکتی
3-4-4- مقدار نهایی
3-5- بررسی الگوریتم
فصل چهارم – تشخیص و مکان یابی وسایل نقلیه جاده ای به طور همزمان بوسیله مدلی مبتنی بر بینایی متمرکز
4-1-2- پردازش مراحل تشخیص و ردیابی
4-1-3- شناسایی جهت تشخیص و توابع هزینه ی آن
4-1-4 – ارزیابی الگوریتم
4-2- کاربرد تشخیص و مکان یابی وسایل نقلیه ی جاده ای
4-2-1- مدل سازی شی در دنیای سه بعدی
4-2-2- فازهای یادگیری
4-2-3- تشخیص و توابع هزینه
4-2-4- مکان یابی وسایل نقلیه
4-2-5- ردیابی وسایل نقلیه
فصل پنجم – تشخیص وسایل نقلیه با استفاده از یادگیری با ناظر
5-1- طرح کلی مدل پیشنهادی
5-2- بهبود تابع تشخیص نمایی اصلاح شده (ام کیو دی اف)
5-3- آزمایشات انجام شده
فصل ششم- تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر تغییر شکل های فوریه ، موج ضربه ای کوچک و منحنی ضربه ای
6-1- استخراج ویژگی
6-1-1- تغییر شکل یافتن فوریه
6-1-2-تغییر شکل یافتن از طریق موج ضربه ای کوچک
6-1-3- تغییر شکل یافتن از طریق منحنی ضربه ای
6-1-4- طبقه بندی
6-2- نتایج آزمایشات
6-2-1-آنالیز تطبیقی توصیف گر فوريه اي، موج ضربه ای و منحنی ضربه ای
6-2-1-1- تغییر شکل فوریه ای
6-2-1-2- تغییر شکل موج ضربه ای
6-2-1-3- تغییر شکل منحنی ضربه ای
6-2-2- کاهش ابعاد بردارهای مشخصه(عوامل مشترک فوریه ،موج ضربه ای ومنحنی ضربه ای)
فصل هفتم – مدل تغيير پذیر عمومی برای تشخیص وسایل نقلیه
7-1- مدل پارامتریزه شده
7-2- جمع آوری اطلاعات
7-3- پایداری ساختار بهبود یافته
7-4- تجزیه و تحلیل اجزای اصلی
فصل هشتم – تشخیص واگن های ریلی در طرح های بازتابشی
8-1- تشخيص سیگنالی
8-1-1- روش کار
8-1-3- توضیح سناریو
8-1-4- روش انجام آزمایش
8-2- تئوری تشخيص سیگنالی
8-3- آزمایش فاصله ی تشخیص
8-3- 1 روش کار
8-3-2- طراحی آزمایش
8-3-3- توضیح سناریو
8-3-4- روش انجام آزمایش
نیتجه گیری
منابع و مآخذ
مقدمه
هدف اصلی از تشخیص وسایل نقلیه این است که تعداد وسایل نقلیه ی مشاهده شده در هر نقطه جهت تخمین و پیش بینی جریان خودرو ها را در یک بازه ی ترافیکی، اندازه گیری نمائیم. بدین وسیله می توانیم امنیت و بهره وری ترافیک را بهبود بخشیم. سیستم های متنوعی که هر کدام کارایی ویژه ای دارند ، رسیدن به اهداف فوق را آسان گردانیده اند .
یکی از این سیستم ها، سیستم تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی با نرخ فریمی پایین
می باشد. اجزای پایه ای وسایل نقلیه از تصاویر استخراج می شود و سپس توسط دسته کننده های برداری با نام «اس وی ام» با یکدیگر ترکیب می شوند. این قبیل سیستم ها ، مشکل اصلی تشخیص وسایل نقلیه را در تصاویر ایستا بر طرف نموده اند ، به علاوه از تکنیک های مبتنی بر نمونه های جمع آوری شده استفاده می کنند.
گاهی اوقات اجزایی از وسایل نقلیه در تصاویر قابل دسترسی نیستند و با موانعی مسدود شده اند. با کمک یک الگوریتم تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر مشخصات محلی روی تصاویر بدست آمده از طریق مادون قرمز، این مشکل حل می شوند .
سیستم های ویدئویی نصب شده بر روی سکوهای هوایی بر اساس انعطاف پذیری و تغییر پذیری آنها معرفی می شوند و توانایی دارند نواحی وسیعی را جهت تشخیص از روی تراکم زمانی و فضایی داده ی نمونه پوشش دهند. الگوریتمی بدین منظور طراحی شده است که از تصاویر سه جزئی استفاده می کند و پس از تشخیص وسیله ی نقلیه در اولین تصویر، آن را در دو تصویر بعدی تطبیق می دهد و دید گسترده ای را فراهم می آورد .
همچنین در راستای عملیات ردیابی و مکان یابی وسایل نقلیه ، نیاز به تشخیص آن ها داریم. هدف این است که یک شی (وسیله ی نقلیه ) با یافتن پارامترهای سه بعدی از موانع مشاهده شده در تصاویر جاده ای تشخیص داده شود. نمونه ای دیگر از این قبیل سیستم ها ، سیستم های مبتنی بر یادگیری با ناظر است که از طریق یک سیستم کمک راننده ویک سیستم وسیله نقلیه خودگردان، توسعه یافته است و در این سیستم تابعی برای تشخیص محیط جاده و وسایل نقلیه وجود دارد و تعداد کمی از تصاویر وسایل نقلیه در حال حرکت را به کار می گیرد.
سیستم های دیگری وجود دارند که از طریق الگوریتم مبتنی بر نمونه های ساختاری که از تکنیک های استخراجی و بدست آمده از مشخصات ویژه ی تصویر وسیله ی نقلیه عمل می کند، استخراج ویژگی می نماید. این ویژگی ها توسط تغییر شکل های فوریه ای، تغییرموج ضربه ای و تغییر شکل منحنی ضربه ای به دست می آید. عملیات روی یک مجموعه داده انجام می شود .
تشخیص وسایل نقلیه از طریق تکنیک هایی که مبتنی بر مدل های ایجاد شده از اشیاء سه بعدی است ، نیز امکان پذیر می باشد و بوسیله ی نقاط ، خطوط و سطوح ویژه ی وسیله نقلیه و مدلسازی آنها با ساختارهای مکان نگر عمل می کند .
آخرین نوع سیستم های بررسی شده ، سیستم هایی هستند که با کمک یک ناظر و تعدادی شرکت کننده ، از طریق یکسری آزمایشات ، در یک محیط شبیه سازی شده از جاده و از طریق سیگنال های ارسالی عملیات تشخیص را انجام می دهند.
فصل یکم- تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی
می خواهیم یک سیستم تشخیص وسایل نقلیه را مبتنی بر بینایی دوربین در قالب تکنولوژی سیستم های حمل و نقل هوشمند (آی تی اس[1]) بررسی کنیم . برای رسیدن به این هدف، از یک دوربین واحد به عنوان ورودی استفاده می شود . یک دستگاه تصویربرداری مونوکیولار[2]، یک دوربین دیجیتال بی سیم است که برای اندازه گیری دامنه های غیرمستقیم با استفاده از قوانین بینایی فراهم شده است .
تشخیص یک وسیله ی نقلیه در تصاویر دوربینی ، مشکل تشخيص شی در تصاویر ایستا را حل می کند . همچنین تشخیص خودرو باید بطور قوی در شرایط روشنایی متغیر ، موقعیت های متغیر و در شرایطی که برخی اجزای وسیله نقلیه تغییر کند یا در تصویر دیده نشود، اجرا شود .
تکنیک های تشخيص اشیا (وسایل نقلیه و …) را می توان در سه دسته طبقه بندی کرد که در ادامه شرح داده می شود . اولین دسته بوسیله سیستم های مبتنی بر مدل نشان داده می شود . این مدل اشیاء موردنظر را مشخص می کند و سپس سیستم برای تطبیق دادن مدل در قسمتهای مختلف تصویر برای پیدا کردن یک حالت مناسب تلاش می کند . متاسفانه ، وسایل نقلیه ی جاده ای به طور کلی در سطحی متغیر مطرح می شود و تعیین یک مدل در مسیر یک راه را غیر ممکن می سازد . در نتیجه سیستم های مبتنی بر این مدل جهت تشخیص وسایل نقلیه کمتر استفاده می شوند. دسته ی دومی روشهای تغییر ناپذیر تصویری هستند که تطبیقی مبتنی بر خصوصیات الگوی یک مجموعه تصویر انجام می دهد و به طور مزمنی شی ای که مورد جستجو قرار گرفته را تعیین می کند . وسایل نقلیه ی جاده ای ، هر الگوی وابسته به تصویر قطعی را (انواع مختلف از مدلهای وسایل نقلیه وابسته به سازنده) به دلیل تغییرپذیری بالای آن نشان نمی دهد . به همین دلیل روشهای تغییرناپذیر تصویری یک انتخاب مناسب جهت رفع مشکل تشخیص وسایل نقلیه نیست .