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题名基于自适应阈值与双特征的ViBe运动车辆检测算法
被引量：6
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作者
杨先凤
吴姝泓
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机构
西南石油大学计算机科学学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期241-245,251,共6页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(61503312)
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文摘
ViBe算法在运动车辆检测中容易产生鬼影和空洞现象,为此,提出一种融合双特征建模和自适应阈值的背景减除算法。用尺度不变局部三值模式特征和颜色特征对首帧视频序列构建背景模型后,结合2种特征的变化改进ViBe算法的判别方法。当某像素被判别为前景时,使用Otsu算法计算图像的最佳分割阈值并根据该阈值对前景像素点进行第二次判断,采用改进的ViBe更新策略更新背景模型。实验结果表明,相对ViBe算法,该算法可以抑制鬼影和空洞现象,提高运动车辆检测的精确度,且在光照变化时具有较好的鲁棒性。
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关键词
ViBe算法
车辆检测
尺度不变局部三值模式特征
OTSU算法
鬼影抑制
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Keywords
ViBe algorithm
vehicle detection
scale invariant local ternary pattern(siltp)feature
Otsu algorithm
ghost suppression
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进特征与GPU加速的行人检测
被引量：4
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作者
齐美彬
李佶
蒋建国
王慈淳
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期1171-1180,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61771180)~~
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文摘
目的目前行人检测存在特征维度高、检测耗时的问题,行人图像易受到光照、背景、遮挡等影响,给实际行人检测造成了一定困难。为了提高检测准确性,减少检测耗时,针对以上问题,提出一种改进特征与GPU(graphic processing unit)加速的行人检测算法。方法首先,采用多尺度无缩放思想,通过canny算子对所有样本进行预处理,减少背景干扰与统一归格化的形变影响。然后,针对实际视频中的遮挡问题,把图像分成头部、左臂、上身、右臂、左腿、右腿6个区域。接着选取比LBP(local binary patterns)特征鲁棒性更好的SILTP(scale invariant local ternary pattern)特征作为纹理特征,在GPU空间中并行提取;同时,分别提取6个区域的HOG(histogram of oriented gradient)特征值,结合行人轮廓在6个区域上的梯度方向分布特性,对其进行加权。最后,将提取的全部特征输出到CPU(central processing unit),利用支持向量机(SVM)分类器实现行人检测。结果在INRIA、NICTA数据集上进行实验,INRIA数据集上检测率达到99.80%,NICTA数据集上检测率达到99.91%,并且INRIA数据集上检测时间加速比达到12.19,NICTA数据集上达到13.49,相对传统HOG、LBP算法,检测率、时间比实现提高。结论提出的改进HOG-SILTP特征与GPU加速的行人检测算法,能够有效表达行人信息,改善传统特征提取方式带来的耗时与形变影响,对环境变化、遮挡具有较强的鲁棒性。该算法在检测率、检测时间方面均有提高,能够实现有效、快速的行人检测,具有实际意义。
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关键词
行人检测
GPU加速
siltp特征
HOG特征
支持向量机(SVM)分类器
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Keywords
pedestrian detection
graphic processing unit （GPU） acceleration
scale invariant local ternary pattern（siltp） feature
histogram of oriented gradient （HOG） feature
support vector machine （SVM） classifier
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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