تشخیص وسیله نقلیه در تصاویر هوایی توسط ارائه پراکنده (مقاله ترجمه شده)

چکیدهاین مقاله مطالعه ای در مورد تشخیص وسایل نقلیه از نقشه های هوایی با وضوح و دقت بالا را ارائه می دهد.در این مقاله، روش بخش بندی سوپرپیکسل طراحی شده برای عکس های هوایی برای کنترل بخش بندی با نرخ شکست پایین پیشنهاد شده است. برای کارایی بیشتر تمرین و تشخیص، تکه های مهم و عمده ای مبتنی بر مراکز سوپرپیکسل های بخش بندی شده را استخراج کردیم. بعد از بخش بندی، با استفاده استراتژی تکرار انتخاب نمونه های آموزشی که مبتنی بر ارائه پراکنده است، از مجموعه کلی اصلی زیرمجموعه ای آموزشی و کوچک و کامل فراهم می آوریم.توسط زیرمجموعه آموزشی انتخاب شده، فرهنگی دارای توانایی تمییز و تفاوت قائل شدن برای تشخیص وسایل نقلیه فراهم می آوریم.طی آموزش و تشخیص، شبکه مشخصه های گرادیان متمایل هیستوگرام (HOG) به منظور استخراج ویژگی ها استفاده شده اند.برای بهبود بیشتر کارایی تشخیص و آموزش،روشی برای تخمین جهت اصلی مشخص شده برای هر تکه و قطعه ارائه شده است . با چرخش هر قطعه به جهت اصلی آن، جهات ثابتی به قطعات می دهیم. تحلیل های جامع و مقایسات بر روی دو مجموعه داده ها، عملکرد رضایت بخش الگوریتم پیشنهادی را نشان می دهد. مقدمهبه دلیل توسعه اقتصادی و نیاز در حال افزایش مسافرت سریع و راحت، اتومبیل ها به شدت محبوب گشته اند . در زندگی روزمره نقش مهمی ایفا می کنند. تعداد زیاد ماشین ها، فشار زیادی بر حمل و نقل، جاده، و مقامات نظارتی ترافیک متحمل می کند و همچنین نظارت ماشین ها را برای جمع آوری اطلاعات ترافیک، راهبندان و پیشگیری ازدحام، کنترل تصادف ترافیک، آمار رفت و آمد وسایل نقلیه، طراحی شبکه جاده، و تخمین حالات پارک حیاتی می سازد.تعداد زیادی از سنسورهای زمینی ثابت شده مانند حلقه های القایی، سنسورهای پل، دوربین های ثابت، و سنسورهای رادار، برای نظارت و کنترل کارآمد وسایل نقلیه و جمع آوری اطلاعات ترافیکی مورد نیاز هستند. با استفاده از این سنسورهای زمینی ثابت شده، جریان ترافیک، تراکم وسایل نقلیه، و وضعیت پارک تا اندازه ای بدست می آید. با این وجود، این روش ها در ارائه خلاصه کلی از وضعیت ترافیک ناتوان هستند و وضعیت ترافیک منبع اطلاعات حیاتی برای مطالعه نقشه و طرح شبکه جاده ای،مدل سازی، بهینه سازی، و آمار مربوط به ترافیک است.کارهای مرتبطارائه پراکنده و بخش بندی سوپرپیکسل در از لحاظ و دید کامپیوتری توجه چشمگیری دریافت کرده اند.ارائه پراکنده بصورت موفقت آمیزی در زمینه های مختلفی شامل تشخیص صورت،طبقه بندی اهداف و اشیا، طبقه بندی تصویر، مرتفع سازی نویز از تصویر،بازسازی تصویر، برجستگی عینی و فشرده سازی داده ها بکار گرفته شده است.Yokoya و Iwasaki از ارائه پراکنده در تشخیص اهداف و اشیا در تصاویر حسی از راه دور استفاده کردند و نتایج خوبی بدست آوردند.توسعه بخش بندی سوپرپیکسل راه و روشی جدید برای پردازش اولیه تصویر،بخش بندی تصویر،استخراج ویژگی ها،و دنبال کردن اهداف و اشیا فراهم می آورد.در سال های اخیر ،بیشتر تحقیقات بر بخش بندی تصویر بر اساس سوپرپیکسل متمرکز شده اند و بسیاری از رویکرد ها بوجود آمده اند.رویکرد های نوعی وگویا شامل الگوریتم های مبتنی بر نمودار و الگوریتم های مبتنی بر گرادیان می شوند. موفقیت های اخیر خوشه بندی خطی تکراری (SLIC)،ورونی مرکزی وزن شده بر اساس لبه ها مبتنی بر موزاییک(قطعه قطعه)(سلول های V )، و خوشه بندی نرخ آنتالپی هستند. استفاده از ارائه پراکنده و بخش بندی سوپرپیکسل راهی جدید برای تشخیص وسایل نقلیه در تصاویر هوایی با وضوح بالا است. راه حل پیشنهادیچارچوبهمانگونه که در شکل 1 نشان داده شده استچارچوب کلی روش پیشنهادی ما شامل 2 مرحله آموزش فرهنگ جامع و تشخیص ماشن است.در مرحله آموزش، تصاویر آموزشی ابتدا توسط روش تولید سوپرپیکسل به سوپرپیکسل ها تقسیم می شود.بر اساس مراکز سوپرپیکسل ها ،قطعات مهم را به عنوان مجموعه آموزشی تولید میکنیم.سپس زیرمجموعه آموزشی کوچکی برای شروع اولیه فرهنگ پراکنده کوچک انتخاب میکنیم.در روش ما ، شبکه توصیف کنندگانHOG قطعات ، به عنوان ورودی فرهنگ و دیکشنری استخراج می شوند. توسط دیکشنری آموزش یافته ،شباهت بین نمونه های آموزشی باقی مانده و ماشین ها را تخمین میزنیم.نمونه های منفی با بالاترین شباهت و نمونه های مثبت با کمترین شباهت برای افزوده شدن به زیرمجموعه آموزشی انتخاب می شوند تا یک دیکشنری جدید را برای تکرار بعدی انتخاب نمونه ها آموزش دهد.تکرار انتخاب نمونه های آموزشی تا رسیدن به همگرایی ادامه می یابد.در این مقاله 2 وضعیت به عنوان حالات همگرایی مد نظر قرار گرفته اند. اول دیکشنری آموزش یافته شامل بیش از 2000 ایتم و جز است.دوم دقت طبقه بندی تصاویر ازمایشی در نرخ فراخوانی 0.7 بیش از 80 درصد است. زمانی که همگرایی اتفاق افتاد،دیکشنری ارائه پراکنده را برای شناسایی وسایل نقلیه بکار میگیریم. آزمایشات و بحث هادر این قسمت ابتدا بحثی در مرود بخش بندی سوپرپیکسل فراهم می کنیم.سپس الگوریتم خود را در 2 مجموعه داده که مجموعه داده Toronto و OIRDS هستند، آزمایش می کنیم.در هر دو مجموعه داده ،حقایق زمین تصاویر آزمایشی توسط محدوده های مربعی در اطراف ماشین ها مشخص شده و برچسب زده شده بودند.تنها تشخیص هایی که دقیقا در حقیقت زمین قرار دارند ،تشخیص های صحیح و درست در نظر گرفته می شوند.اگر یک حقیقت زمین دفعات زیادی دوباره تشخیص داده شود،فقط یکی از آنها تشخیص مثبت صحیح در نظر گرفته می شود.بنابراین تشخیص های همپوشانی به عنوان هشدار های اشتباه در نظر گرفته می شوند.بحث بخش بندی سوپرپیکسلدر این بحث ، ما روش بخش بندی سوپرپیکسل خود را در پایگاه داده عمومی Berkeley آزمایش کردیم که این پایگاه داده شامل300 عکس می شود.برای تحلیل استقامت روش خودمان در برابر شکست ،که به عنوان قطع ارتباط بخش ها تعریف می شود،نرخ شکست روش خود بر روی پایگاه داده Berkeley را ارزیابی کردیم.شکل 7 مثالی از شکست بخش بندی را نشان می دهد.در شکل یک تصویر به 5 قسمت به نام های P1-5بخش بندی شده است. ولی قسمت های P1 و P3 دارای 2 قسمت جدا از هم هستند که به عنوان شکست بخش بندی تلقی می شود.نتیجه گیریروش جدید تشخیص وسایل نقلیه از تصاویر هوایی با وضوح بالا را ارائه کردیم که از ارائه پراکنده و بخش بندی سوپرپیکسل استفاده می کند.توسط بخش بندی سوپرپیکسل ،تصاویر هوایی ابتدا به سوپرپیکسل ها بخش بندی می شوند . بر اساس مراکز سوپرپیکسل ها ،قطعات مهمی رابرای آموزش و تشخیص به منظور بهره بردن از انتخاب نمونه آموزشی و کارآمد کردن اسکن تشخیص بدست آوردیم.برای تشکیل زیرمجموعه کامل و کوچک ،روش انتخاب نمونه آموزشی بر اساس ارائه پراکنده پیشنهاد دادیم تا نمونه های بیشتر نماینده وار را از کل مجموعه آموزشی بزرگ انتخاب کند.با زیر مجموعه آموزشی انتخاب شده ، دیکشنری ارائه پراکنده با توانایی تفکیک بالای وسایل نقلیه بدست آوردیم.کارایی الگوریتم را با استفاده از تخمین کارآمد جهت بهبود بخشیدیم تا قطعات را به حفظ جهت اصلی خود در حین آموزش و تشخیص مجبور کند(شکل 18 را ببینید).الگوریتم خود را در 2 مجموعه داده آزمایش کردیم که شامل مجموعه داده تورنتو و OIDRSمی شود.چندین مدل بروز و پیشرفته(شامل +خطیSVM ، HOG + SVM هسته و مرکزی ، SIFT+ SVM ) با روش ما مقایسه شده اند.مقایسات نتایج تشخیص نشان می دهد که روش ما نتیجه تشخیص رضایت بخشی را بدست آورده و از روش های عملکرد بهتری داشته است.3 عامل دقت تشخیص در روش ما را تحت تاثیر قرار می دهند به اسم های اندازه بخش بندی سوپرپیکسل ،زمان تکرار انتخاب نمونه ،و کامل بودن مجموعه آموزشی کلی اصلی. تحلیل آزمایشی در مورد زمان تکرار روش انتخاب نمونه آموزشی و کارایی پردازش نیز در آزمایشات ما ارائه شده اند.اگرچه استراتژی اسکن کردن بر اساس سوپرپیکسل را در روش خود برای بهبود کارایی تشخیص اضافه کردیم، ارائه پراکنده همچنان پیچیدگی محاسباتی بیشتری نسبت به روش های SVMبا همان استراتژی اسکن دارد.بنابراین در مطالعات آینده ، ساختار طبقه بندی سلسله مراتبی را برای بهبود بیشتر کارایی و دقت تشخیص بررسی خواهیم کرد.این مقاله ISI در سال 2016 در نشریه آی تریپل ای و در مجله معاملات در زمینه علوم زمین و سنجش از دور، توسط آزمایشگاه کلیدی فوجیان سنجش و محاسبات منتشر شده و در سایت ای ترجمه جهت دانلود ارائه شده است. در صورت نیاز به دانلود رایگان اصل مقاله انگلیسی و ترجمه آن می توانید به پست دانلود ترجمه مقاله تشخیص وسیله نقلیه در تصاویر هوایی توسط ارائه پراکنده در سایت ای ترجمه مراجعه نمایید.