臺灣博碩士論文加值系統

高乘載管制為最近國內興起之管制策略，由於高承載專用道實施方式為限定車內乘客需達到法定數量，因此如何掌握乘客數為管制重點。近年來影像處理技術日趨進步，故本研究以影像處理技術來偵測小汽車車輛位置，輔以類神經網路進行前座乘客數量確認，以電腦視覺來替代人力，以充分應用影像處理之先進技術。
本研究應用影像處理技術搜尋車輛並以類神經網路確認前座乘客數量，研究內容分成三部分：
1. 偵測器幾何角度之探討：車輛本身與其背景環境有著相當高之複雜度，因此本研究針對偵測器與背景環境之幾何問題加以分析，得到最佳偵測高度為3公尺與偵測器垂直角度為60。。
2. 車輛前車窗自動搜尋：本研究建立一套車輛前車窗搜尋演算法，以獲得車輛正確位置，根據此一演算法之結果，以進行前座乘客數量確認工作。
3. 前座乘客數量之確認：找出車輛前車窗之位置後，以類神經網路為辨識工具，進行車內前座乘客之數量確認。
本研究以400張影像為訓練範本，100張影像為測試樣本，進行乘客搜尋演算法及類神經網路之構建，得到辨識結果如下：車輛前車窗搜尋演算法為84﹪，前座乘客確認演算法為94﹪，整體辨識率為80﹪。

High-Occupancy-Vehicle is a new regulative strategy. The focal point of regulation is to control the quantity of passengers in passenger car. We use image processing techniques to find the positions of vehicle and adopt Neural Network to identify the quantity of front-seat passenger.
The paper is dividing into three. Firstly, in order to get the best height and angle of detector, we discuss the relation between vehicle and background in image. And we get the best height is 3 meters and the best angle is 60。. Secondly, we develop a Vehicle-Windshield-Found algorithm （VWFA） to get exact position of vehicle's windshield. Thirdly, according to the exact position of windshield, we can use Neural Network as identify tool to count front-seat passengers in vehicle.
We use 400 images as training samples and 100 images as test samples to build the Neural Network Model and to estimate the correct rates of VWFA. The research get some physical results including the windshield recognize rate is 84﹪and the quantity of front-seat passenger recognize rate is 94﹪,and the whole recognize rate is 80﹪.

目錄................................................................................Ⅰ
圖目錄...........................................................................Ⅳ
表目錄...........................................................................Ⅶ
第一章 緒論..................................................................1-1
1.1 研究動機..........................................................1-1
1.2 研究目的..........................................................1-1
1.3 研究範圍..........................................................1-2
1.4 研究內容..........................................................1-2
1.5 研究流程..........................................................1-3
第二章 文獻與理論回顧..................................................2-1
2.1 影像處理原理....................................................2-1
2.1.1 影像切割..................................................2-2
2.1.2 影像特徵匹配............................................2-6
2.2 影像在交通之應用..............................................2-8
2.2.1車輛偵測....................................................2-8
2.2.2車牌辨識....................................................2-9
2.2.3車輛追蹤..................................................2-11
2.3 類神經網路......................................................2-12
2.3.1 類神經網路簡介........................................2-12
2.3.2 類神經網路之分類.....................................2-14
2.3.3 類神經網路基本架構.................................2-16
2.3.3.1 基本架構：處理單元.........................2-16
2.3.3.2 基本架構：層....................................2-19
2.3.3.3 基本架構：網路................................2-21
2.3.4 類神經網路之優點....................................2-22
2.4 類神經網路於影像上之應用.................................2-24
第三章 偵測器架設之幾何角度探討................................3-1
3.1 偵測器與車輛之角度...........................................3-1
3.2 車輛縱向像元解析度與實際距離............................3-3
3.3 車輛橫向像元解析度與實際距離............................3-9
3.4 車輛在縱向線所佔之像元素.................................3-12
3.5 車輛在橫向線所佔之像元素.................................3-19
3.6 小結...............................................................3-22
第四章 乘客確認演算法.................................................4-1
4.1 前車窗搜尋........................................................4-1
4.2 前座乘客數確認................................................4-11
4.2.1影像正規化及特徵向量輸出..........................4-12
4.2.2類神經網路訓練.........................................4-17
4.2.1.1倒傳遞類神經網路..............................4-17
4.2.2.2 網路之參數設定................................4-21
4.3 小結...............................................................4-22
第五章 實證與分析........................................................5-1
5.1 影像蒐集..........................................................5-1
5.2 影像辨識...........................................................5-3
5.2.1 影像擷取..................................................5-3
5.2.2 門檻值設定...............................................5-3
5.2.3 前車窗辨識率............................................5-8
5.3類神經網路........................................................5-9
5.4 小結...............................................................5-15
第六章 結論與建議........................................................6-1
6.1 結論................................................................6-1
6.2建議.................................................................6-2
6.3本研究未來應用範圍............................................6-2
附錄..............................................................................I-1
參考文獻........................................................................r-1

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