基于多特征融合级联分类器的高速公路交通流检测方法研究

• 作者: 刘宇 赵菁 陈峰
• 来源期刊: 新型工业化
• 关键词: 图像处理 多特征融合 积分通道特征 Adaboost
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 25-32
• 页数: 8页
• 字数: 4530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6649.2014.2.01

摘要

本文针对复杂的高速公路环境，对鲁棒的交通流检测算法进行研究，建立了有效的基于多特征融合级联分类器的高速公路交通流检测系统。本算法改善了现有常见交通流检测技术特征单一的劣势，采用了多特征融合的方式，利用目标的颜色、梯度幅值、梯度直方图等多种图像特征，并通过级联分类器的方式建立检测器，使算法有较好的时效性。实验表明，此算法及系统能够快速准确地检测高速公路场景下的交通流，对各种外观以及角度的车辆均表现出较好的检测效果，具有较好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宇	清华大学自动化系	34	689	12.0	26.0
2	陈峰	清华大学自动化系	25	453	11.0	21.0
3	赵菁	清华大学自动化系	3	17	2.0	3.0