[發(fā)明專利]基于車輛三維輪廓的聚類方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010564925.4
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111814847A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周乾偉;周晨;胡海根;李小薪;郭媛
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

1.一種基于車輛三維輪廓的聚類方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

1)獲得車輛的二值三視圖；

2)定義差異矩陣M，表達(dá)N輛車兩兩之間的差異性，并將M進(jìn)行歸一化；

3)對差異矩陣M進(jìn)行相似性處理；

4)根據(jù)處理后所得相似性矩陣，使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于車輛三維輪廓的聚類方法，其特征在于：所述步驟1)中，根據(jù)所得三視圖對其進(jìn)行二值化處理得到二值三視圖。

3.如權(quán)利要求1或2所述的基于車輛三維輪廓的聚類方法，其特征在于：所述步驟2)中，差異矩陣的獲取，通過比較兩兩車輛三視圖中的差異性，將其最大差異性作為矩陣元素值，其元素值有多種表達(dá)差異性的形式，將兩兩車輛三視圖中差異最大值作為元素值、將兩兩車輛三視圖中所具有的不同像素點(diǎn)的數(shù)量的最大值作為元素值。

4.如權(quán)利要求1或2所述的基于車輛三維輪廓的聚類方法，其特征在于：所述步驟2)中，差異矩陣的歸一化以最大差異值為基準(zhǔn)，使得M中的元素?cái)?shù)值小于等于1，大于等于0。

5.如權(quán)利要求1或2所述的基于車輛三維輪廓的聚類方法，其特征在于：所述步驟3)中，差異矩陣的相似性處理中，差異矩陣M中元素值越大，則相互間的差異性越強(qiáng)，為了能夠表達(dá)相似性以便于聚類，將M進(jìn)行相似性轉(zhuǎn)換操作，對M進(jìn)行取反，使得M＝1-M。

6.如權(quán)利要求1或2所述的基于車輛三維輪廓的聚類方法，其特征在于：所述步驟4)中，聚類操作基于機(jī)器學(xué)習(xí)中無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行k-mean聚類，根據(jù)相似矩陣行或列向量各維度上的分布特性計(jì)算出各行/列向量的若干個(gè)聚類中心，根據(jù)聚類原則將N輛車劃分到各個(gè)聚類中心所代表的類別。