基于改进PBAS算法的级联特征行车检测
Vehicle detection using cascaded feature based on improved PBAS algorithm
西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都 611756
摘要
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。
基金项目
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0340
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3481-3485
文章编号: 1001-3695(2019)11-064-3481-05
发布历史
引用本文
孙渊, 侯进. 基于改进PBAS算法的级联特征行车检测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3481-3485. (Sun Yuan, Hou Jin. Vehicle detection using cascaded feature based on improved PBAS algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3481-3485. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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