基于局部特征的铁路驾驶员目标检测

• 作者: 张泽文 王正友 王长明 郭旭锋
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 特征提取 帧差法 支持向量机 梯度特征
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 页码范围: 2357-2364
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2783.2018.20.013

摘要

针对移动背景、光照变化和目标遮挡给铁路驾驶员目标检测带来的困难,将驾驶员局部区域作为感兴趣目标,提出了基于局部特征的多目标检测,采用自下而上的局部特征提取思路,将帧差法和肤色信息结合,有效地检测手部和头部,并用颜色迁移法避免光照干扰;采用针对头部图像梯度特征的HOG+SVM训练分类器,自动识别图像中的头部,对检测到的目标进行分类.实验结果显示,与传统Cascade相比,所提方法满足实时性要求,而且准确率较高,能够有效地检测目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正友	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	5	60	3.0	5.0
2	郭旭锋	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
3	张泽文	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
4	王长明	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0