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多特征融合的道路车辆检测方法 被引量:9
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作者 蔡益红 《计算技术与自动化》 2013年第1期98-102,共5页
通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器,提出一种融合Haar-like特征和HOG特征的道路车辆检测方法。在传统级联分类器的Harr-like特征基础上引入HOG特征;为Haar-like特征和HOG特征分别设计不同形式的弱分类器,对每一个特征进... 通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器,提出一种融合Haar-like特征和HOG特征的道路车辆检测方法。在传统级联分类器的Harr-like特征基础上引入HOG特征;为Haar-like特征和HOG特征分别设计不同形式的弱分类器,对每一个特征进行弱分类器的训练,用Gentle Adaboost算法代替Discrete Adaboost算法进行强分类器的训练;在级联分类器的最后几层上使用Adaboost算法挑选出来的特征组成特征向量训练SVM分类器。实验结果表明所提出的方法能有效检测道路车辆。 展开更多
关键词 道路车辆检测 级联分类器 Haar-like 方向梯度直方图 ADABOOST 支持向量机
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基于密集连接卷积神经网络的道路车辆检测与识别算法 被引量:5
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作者 邓天民 冒国韬 +1 位作者 周臻浩 段志坚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期883-889,共7页
针对现有道路车辆检测识别算法中存在的检测精度不高、实时性差以及小目标车辆漏检等问题,提出一种基于密集连接卷积神经网络的道路车辆检测与识别算法。首先,基于YOLOv4网络框架,通过采用密集连接的深度残差网络结构,加强特征提取阶段... 针对现有道路车辆检测识别算法中存在的检测精度不高、实时性差以及小目标车辆漏检等问题,提出一种基于密集连接卷积神经网络的道路车辆检测与识别算法。首先,基于YOLOv4网络框架,通过采用密集连接的深度残差网络结构,加强特征提取阶段的特征复用,实现对浅层复杂度较低的特征的利用;然后,在多尺度特征融合网络引入跳跃连接结构,强化网络的特征信息融合和表征能力,以降低车辆漏检率;最后,采用维度聚类算法重新计算先验框尺寸,并按照合理的策略分配给不同检测尺度。实验结果表明,该算法在KITTI数据集上获得了98.21%的检测精度和48.05 frame/s的检测速度,对于BDD100K数据集中复杂恶劣环境中的车辆也有较好的检测效果,在满足实时检测要求的同时有效提升检测精度。 展开更多
关键词 智能交通 道路车辆检测 YOLOv4 密集连接网络 多尺度特征融合
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道路车辆检测器线圈安装的方法
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作者 李金生 《华夏星火》 2005年第1期79-80,共2页
检测器线圈安装位置不同,其功能也不尽相同.安装在收费站匝道上的线圈称作存在线圈和通过线圈(匝道上安装两组线圈的情况),用于记录通过车辆数量和控制栏杆的升降.安装在干线上的线圈称作检测线圈,用于检测车流量;安装在隧道内线圈用于... 检测器线圈安装位置不同,其功能也不尽相同.安装在收费站匝道上的线圈称作存在线圈和通过线圈(匝道上安装两组线圈的情况),用于记录通过车辆数量和控制栏杆的升降.安装在干线上的线圈称作检测线圈,用于检测车流量;安装在隧道内线圈用于检测隧道内车辆滞留或拥堵情况.尽管它们功能不同,但是线圈的安装制作过程是相同的. 展开更多
关键词 道路车辆检测 线圈 安装
原文传递
基于分道线的道路云台摄像机参数自动标定 被引量:2
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作者 吴建平 陈珂 刘业 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第7期2069-2076,共8页
为实现基于道路视频摄像机视频处理的运动车辆精确测速,提出基于分道线长度、车道宽度和分道线消失点的道路云台摄像机参数自动标定方法,以对摄像机焦距、俯仰角、旋转角、离地高度等参数进行自动标定。实验结果表明,在应用于基于视频... 为实现基于道路视频摄像机视频处理的运动车辆精确测速,提出基于分道线长度、车道宽度和分道线消失点的道路云台摄像机参数自动标定方法,以对摄像机焦距、俯仰角、旋转角、离地高度等参数进行自动标定。实验结果表明,在应用于基于视频处理的运动车辆速度检测时,所提方法与雷达测速在平均误差以及误差标准差方面远小于我国公路测速允许的误差上限,验证了方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 道路摄像机参数标定 云台摄像机参数标定 智能交通系统 道路车辆速度检测 视频检测
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