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摘要:
为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法.基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像.利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理.然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设.最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设.实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标.
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文献信息
篇名 多车道复杂环境下前方车辆检测算法
来源期刊 河南科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 车辆检测 改进阴影多特征 局部二值模式纹理 深度网络算法 机器视觉
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 交通运输、能源与动力工程
研究方向 页码范围 25-30,35
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 4706字 语种 中文
DOI 10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2018.02.005
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 孙亮 山东理工大学交通与车辆工程学院 35 80 5.0 6.0
2 孔栋 山东理工大学交通与车辆工程学院 8 29 4.0 5.0
3 孙一帆 山东理工大学交通与车辆工程学院 6 13 3.0 3.0
4 黄江亮 山东理工大学交通与车辆工程学院 1 5 1.0 1.0
5 钟志伟 山东理工大学交通与车辆工程学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
车辆检测
改进阴影多特征
局部二值模式纹理
深度网络算法
机器视觉
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
河南科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6871
41-1362/N
大16开
河南省洛阳市开元大道263号
36-285
1980
chi
出版文献量(篇)
3214
总下载数(次)
7
总被引数(次)
19453
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