基于深度和局部 HOG 的交通车流监测研究

• 作者: 兰岚 徐阳
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 车流监测 局部梯度方向直方图 降维 车辆检测 深度
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 996-1000
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3492字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.140320

摘要

针对交通车流监测问题，提出一种基于深度和局部 HOG 的交通车流监测算法，该算法首先将车辆的划分为9个特征区域，利用 HOG 算法对特征区域的图像进行数据化，构建一个车辆局部特征区域数据库；再利用 KPCA 算法对其进行降维，从而降低计算复杂度；最后利用随机森林对特征数据进行分类，从而得到分类器，完成车辆检测过程。结合 Kinect 的深度摄像功能，计算车辆特征区域距离交通信号灯的距离，进而完成车辆的监测。实验结果表明：算法较传统算法有更好的检测率，在交通车辆监测中有较高的监测准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰岚	河南交通职业技术学院交通信息工程系	13	12	2.0	3.0
2	徐阳	河南水利与环境职业学院机电与信息工程系	1	2	1.0	1.0