基于多尺度特征和嵌套级联Adaboost的车辆检测

• 作者: 于凤芹 康珮珮 陈莹
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 多尺度方向梯度直方图特征 多尺度多块局部二进制特征 嵌套级联GentleAdaboost分类器
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)05-0101-04

摘要

为提高车辆检测的速度和准确性,提出了一种基于多尺度方向梯度直方图(HOG)和多尺度多块局部二进制模式(MB-LBP)两种特征与嵌套级联Gentle Adaboost的车辆检测算法.分别使用积分直方图和积分图像加速提取多尺度HOG和多尺度MB-LBP特征.基于两种特征为Gentle Adaboost构建两种弱分类器,并采用嵌套级联Gentle Adaboost分类器提高检测率和检测速度.仿真实验结果表明:相比于现有的几种车辆检测算法,提出的算法检测速度更快,且检测精度和召回率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0
2	陈莹	江南大学物联网工程学院	101	401	10.0	14.0
3	康珮珮	江南大学物联网工程学院	3	10	2.0	3.0