基于Adaboost分类器的车辆检测与跟踪算法

• 作者: 陈学三 陈影 陈拥权
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测与跟踪 类Haar特征 Adaboost算法 测速 车流量统计
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 165-168,176
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.10.035

摘要

车辆检测与跟踪是智能交通领域的重要研究课题之一.为了促进平安城市的建设,更好地辅助车辆驾驶,提出了一种基于类Haar特征和Adaboost分类器的实时车辆检测与跟踪算法.采集大量车辆正负样本图像,基于积分图提取图像的类Haar特征;利用Adaboost算法对类Haar特征进行选择及分类器训练;利用得到的分类器进行模式匹配,实现对车辆的检测.在相邻帧中进行车辆的特征匹配,完成车辆的跟踪.在车辆跟踪的基础上,通过场景标定,实现对车辆的测速和车流量的统计.在真实道路场景中的实验结果表明,所提方法能实时并有效地对车辆进行检测与跟踪,在一定程度上缓解了交通压力;能准确地进行车辆测速和车流量统计,可为超速和道路拥挤的判定提供相关依据,具有较好的应用前景.