基于图论的复杂交通环境下车辆检测方法

• 作者: 张立平 李寒松 苏帅 袁雪
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息处理 车辆检测 车辆候选区域 多视角分类器
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 通信信号和图像信息处理
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2017.05.010

摘要

目前现有的基于图像的车辆检测系统大多数是利用滑动窗口法来确定车辆候选区域.为了提高车辆检测的速度并减少计算量,提出了一种新的基于图论的车辆检测方法.该方法针对每幅图像通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法得到含有若干个超像素节点的图像,分析节点间的相互关系最终确定车辆候选区域.在检测阶段,本文把大量不同视角的车辆图片作为正样本进行训练,得到多视角的分类器;基于候选区域的几何信息,选择适当的多视角分类器进行检测.由公共交通分析数据集(KITTI)检测结果表明:与目前最新的、具有相同提取特征和分类器的算法相比,本文的方法具有更好的检测精度,在复杂的背景下也能取得很好的检测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李寒松		3	14	2.0	3.0
2	苏帅	北京交通大学电子信息工程学院	1	2	1.0	1.0
6	袁雪	北京交通大学电子信息工程学院	7	21	3.0	4.0
7	张立平		2	7	2.0	2.0