一种基于局部梯度矢量的车辆检测方法

• 作者: 何银南 徐贵力 杨小伟 王彪 田裕鹏 郭瑞鹏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 梯度矢量均值 散布矩阵 梯度方向直方图 车辆检测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.02.003

摘要

在物联网智能交通的车辆检测中,实时性极其重要.针对梯度方向直方图特征中特征矢量维数较多、计算量大的问题,分别对车辆梯度分布特点及支持向量机分类耗时与特征向量维数的关系进行分析,提出一种结合局部梯度矢量均值、散布矩阵特征和支持向量机进行车辆检测与提取的方法.首先,将样本图像均匀地分为若干小块；然后,分别计算块内的梯度矢量均值和散布矩阵作为样本的特征向量；最后,利用支持向量机进行分类训练与识别,其中又通过变步长法进一步减少计算量.实验结果表明,该方法的检测效果与基于梯度方向直方图特征的方法相当,但平均识别时间减少为51％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田裕鹏	南京航空航天大学自动化学院	62	716	14.0	24.0
2	徐贵力	南京航空航天大学自动化学院	77	1137	16.0	32.0
3	王彪	南京航空航天大学自动化学院	69	795	12.0	25.0
4	郭瑞鹏	南京航空航天大学自动化学院	20	93	5.0	8.0
5	杨小伟	南京航空航天大学自动化学院	1	1	1.0	1.0
6	何银南		2	3	1.0	1.0