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基于改进PBAS算法的级联特征行车检测
被引量：
4
1
作者
孙渊
侯进
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第11期3481-3485,共5页
随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后...
随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定阈值确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔(Haar-like)特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的AdaBoost+支持向量机(support vector machine,SVM)级联分类器中进行车辆检测。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越性、AdaBoost+SVM级联分类器的快速性、整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。
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关键词
车辆检测
像素自适应分割算法
感兴趣区域
哈尔特征
方向梯度直方图特征
adaboost
+
svm
级联
分类器
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职称材料
题名
基于改进PBAS算法的级联特征行车检测
被引量：
4
1
作者
孙渊
侯进
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第11期3481-3485,共5页
基金
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1823)
成都市科技资助项目(科技惠民技术研发项目)(2015-HM01-00050-SF)
文摘
随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定阈值确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔(Haar-like)特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的AdaBoost+支持向量机(support vector machine,SVM)级联分类器中进行车辆检测。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越性、AdaBoost+SVM级联分类器的快速性、整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。
关键词
车辆检测
像素自适应分割算法
感兴趣区域
哈尔特征
方向梯度直方图特征
adaboost
+
svm
级联
分类器
Keywords
vehicle
detection
pixel-based
adaptive
segmentation
region
of
interest(ROI)
Haar-like
features
HOG(histogram
of
oriented
gradient)features
adaboost
+
svm
cascade
classifier
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PBAS算法的级联特征行车检测
孙渊
侯进
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
4
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