基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

• 作者: 朱韶平
• 来源期刊: 宁夏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 运动车辆检测 SIFT特征 遗传算法 Boosting模糊分类算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4889字
• 语种: 中文

摘要

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱韶平		30	70	4.0	5.0