作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对车辆违章跟踪识别与单纯的车牌识别,其还伴随对非法车牌的一个对比的过程,因此对识别的时效性要求较高,是一个多次采集识别对比的过程.传统的识别过程存在较大的耗时,导致一旦车速过快,存在对违章车辆识别的滞后性.为此提出了一种基于动态图像特征的车辆违章跟踪识别方法.上述方法先建立动态区域中目标车辆特征集,计算目标车辆在动态空间的位置与矩特征的变换关系,并作为依据定义违章车辆动态图像特征.在此基础上利用AdaBoost算法对违章车辆动态特征进行训练,对输入样本图像训练集的权重进行初始化,促使各个图像样本分配到相同的权重,采用弱分类器对样本权重分布学习,利用强分类器对测试图像进行识别,依据识别的结果得到目标车辆的搜索区域,且对区域进行分割后,利用Mean-Shift对超像素进行分类和对置信值的位置进行标定,将获取的置信值最大的位置定义为目标车辆位置.仿真结果证明,基于动态图像特征的车辆违章跟踪识别方法识别效率高,鲁棒性强.
推荐文章
融合整体与局部特征的车辆型号识别方法
车辆型号识别
卷积神经网络
整体特征
局部特征
特征融合
一种有效的违章车辆抓拍方法
光流
边缘检测
运动估计
监控
基于条形块跟踪的圆弧识别方法研究
工程图纸
矢量化
圆弧识别
型值链
基于Cesium平台中车辆的碰撞识别跟踪
Cesium平台
车辆碰撞
识别跟踪
3D虚拟
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 车辆违章跟踪识别方法的研究与优化
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 识别与跟踪 特征 车辆违章跟踪
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 交通体系与工具仿真
研究方向 页码范围 142-145
页数 4页 分类号 TP242
字数 4149字 语种 中文
DOI
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 全晓艳 16 16 2.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (52)
共引文献  (26)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2012(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2013(6)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(0)
2014(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
识别与跟踪
特征
车辆违章跟踪
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
论文1v1指导