基于支持向量机的交通视频人车识别研究

• 作者: 刘会明 张建飞 胡楠 陈树越
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 目标检测 背景差分 特征提取 目标识别
• 年，卷（期）: 2011,（15）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 1-3,15
• 分类号: TN911.73|TP391
• 字数: 2527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8692.2011.15.001

摘要

提出一种静止摄像机条件下车辆和行人的支持向量机(SVM)识别方法.首先根据背景差分法对监控视频中的运动目标进行检测,提取出运动目标的基本轮廓,然后利用数学形态学方法对目标进一步检测处理.用星形向量表示法对运动目标提取8个特征,以及高度、宽度和高宽比作为另外3个特征,通过构造SVM分类器,实现了基于SVM的图像分类和识别.实验结果表明,该方法能够在视频监控中快速准确地对运动的车辆和行人进行检测和分类,平均识别率达到96.97％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈树越	中北大学信息与通信工程学院	27	330	12.0	17.0
2	张建飞	中北大学信息与通信工程学院	5	34	2.0	5.0
3	胡楠	中北大学信息与通信工程学院	3	23	2.0	3.0
4	刘会明	中北大学信息与通信工程学院	2	19	2.0	2.0