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ZeroW
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[问题]黑烟车检测的算法

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  •   ZeroW · 2018-11-27 23:33:39 +08:00 via Android · 2078 次点击
    这是一个创建于 1948 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    目前大三,最近在做一个通过视频监控检测黑烟车的东西,目前遇到了一些问题,希望在 v 友这里找到一些灵感。 目前主要是通过形态学的方法检测,利用的是黑烟的形状有别于车辆呈现出极不规则这一特点。这一方法的问题主要是车辆密集和夜间灯光干扰无法解决。 计划尝试深度学习的方法,但是没有具体方向。YOLO?CNN?还是其他...... 想听一听 v 友的看法,不胜感激

    4 条回复    2018-11-28 10:27:50 +08:00
    zhen777
        1
    zhen777  
       2018-11-28 00:12:11 +08:00 via Android
    建议谷歌学术搜一篇近两年的深度学习 /机器视觉综述看看
    sunstar
        2
    sunstar  
       2018-11-28 01:15:45 +08:00 via iPhone
    如果使用机器学习的方法需要考虑训练样本的问题,感觉很容易过拟合吧……如果是固定视角下的图片,形态学方法好好优化应该也能获得不错的结果吧
    maobush
        3
    maobush  
       2018-11-28 09:06:20 +08:00
    机器学习需要大量的样本,我觉得对于这样的特殊场景大量样本采集不好达到。个人觉得,黑烟应该具有比较特别的光谱特征,你可以尝试分析一下它的光谱特征,如果比较独特的话,就可以考虑在成像方式中引入多光谱成像,对光谱图像数据的分析就很容易识别出黑烟车了。
    SeaRecluse
        4
    SeaRecluse  
       2018-11-28 10:27:50 +08:00
    如果使用神经网络的话,应该属于目标追踪课题。一般是先将各个车分类后,再进行二次识别,你们的课题没必要需要这么多资源。给你个建议吧,车辆密集其实不是问题,夜间灯光可能是个问题。对图像进行处理剥离出只剩车辆,然后使用你们的形态学的方法进行人工判断,如果可行的话,再将这些特征直接用于 CNN 网络训练即可。
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