基于并行交叉PCANet车辆检测算法

• 作者: 姜丽芬 孙华志 朱世懂 马春梅
• 来源期刊: 天津师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 PCANet SVM 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19638/j.issn1671-1114.20180513

摘要

针对传统机器学习车辆检测算法对复杂场景下车辆检测率低的问题,提出了一种并行交叉PCANet车辆检测算法,该算法使用2条PCANet,用实际车辆图像数据集和卷积神经网络提取的车辆轮廓图像数据集训练2个特征提取器,并且将提取的特征进行融合,作为最终的车辆特征,训练SVM分类器.实验结果表明,相比于传统的车辆检测算法,本文提出的检测算法结构简单,学习更充分,识别效率更高,具有较好的分类效果和检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙华志	天津师范大学计算机与信息工程学院	28	181	8.0	13.0
2	姜丽芬	天津师范大学计算机与信息工程学院	22	201	6.0	14.0
3	马春梅	天津师范大学计算机与信息工程学院	10	8	2.0	2.0
4	朱世懂	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0