一种基于像素差值特征的车辆检测方法

• 作者: 连捷
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 NPD特征 深度二次树 级联分类器
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 43-44,50
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.13.014

摘要

为了快速定位监控场景中的车辆位置,提出了一种基于像素差值特征的车辆检测方法.首先提取图像的归一化像素差值特征(NPD),之后使用深度二次树(DQT)学习最优的特征子集,最后使用AdaBoost算法筛选最具区分力的特征构建强分类器.以含有正面、侧面及背面三个角度超过3500个样本为测试集进行了快速车辆检测测试,并与梯度方向直方图(HOG)和Haar的组合特征进行了对比.对比实验表明,基于NPD的车辆检测方法最优,其检测率和检测时间分别为85.47％和200 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	连捷	中国电子科技集团公司第三十八研究所	6	16	2.0	4.0