基于Adaboost算法和颜色特征的公交车辆视频检测

• 作者: 吴赟 徐晨 朱磊 邝先验
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 公交车辆 视频检测 Adaboost算法 HSV颜色空间
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 9-18
• 页数: 10页
• 分类号: U491.123
• 字数: 5006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2016.01.002

摘要

针对城市交通公交车辆视频检测问题,本文建立一种基于Adaboost算法和车窗颜色特征的公交车辆视频检测算法.首先采用前景检测方法寻找运动的车辆,这种方法是对经过滤波、膨胀的三帧差分法和经过滤波、阈值法去阴影、膨胀处理的混合高斯法这两种方法获取的前景进行“与”操作.并对前景检测算法中获取的运动车辆使用Adaboost算法和haar特征训练的分类器进行检测,将公交车辆和大客车车辆与其他小客车车辆进行分类.然后,考虑到公交车辆相对于大客车车辆,其车窗具有明显的用于标示公交线路等信息的特征颜色,采用canny算子边缘检测法,结合连通域处理进行车窗定位,将车窗区域转入HSV颜色空间,统计特征颜色像素占车窗总像素的比率,并与设定的阈值进行比较,若大于该阈值,则判断为公交车辆,否则为非公交车辆.在visual studio 2010和opencv测试平台上,对包含公交车辆的城市交通流视频进行实验,测试结果显示,本文的运动检测算法能较好地适应视频序列中的噪声,比单一的三帧差分或混合高斯法具有更高的鲁棒性,经测试大量包含公交车辆视频序列后获取的canny边缘检测及连通域阈值,能够让车窗定位的准确率达到95％以上,车窗特征颜色的识别算法能够有效、准确地区分公交车辆和大客车车辆,从而实现对公交车辆的检测和识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邝先验	江西理工大学电气工程与自动化学院	35	205	9.0	13.0
2	朱磊	江西理工大学电气工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0
3	吴赟	江西理工大学电气工程与自动化学院	4	22	3.0	4.0
4	徐晨	江西理工大学电气工程与自动化学院	5	17	3.0	4.0