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摘要:
针对传统车辆检测方法定位精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的前向车辆检测方法。采用基于直方图分析和自适应双阈值的方法分别实现阴影和边缘特征的准确分割,并通过阴影和边缘特征的综合分析,生成车辆假设区域。利用对称性、纹理和轮廓匹配度3个特征融合得到的综合特征对获得的车辆假设区域进行验证,剔除其中的误检区域。实验结果证明,该方法能在不同光照条件下自适应地进行车辆检测,检测率可达92%以上,且在检测率和误检率2项指标上均优于传统基于学习的方法。
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文献信息
篇名 基于多特征融合的前向车辆检测方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 自适应双阈值 特征提取 多特征融合 Fisher 准则 前向车辆检测
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 203-207
页数 5页 分类号 TP18
字数 4193字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭晓松 第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室 106 912 16.0 26.0
2 郭君斌 第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室 18 245 8.0 15.0
3 李星 第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室 2 94 2.0 2.0
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
自适应双阈值
特征提取
多特征融合
Fisher 准则
前向车辆检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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