基于相关向量机和方向导数的车辆识别

• 作者: 李占妮
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 相关向量机 方向导数 特征向量 双阈值 细化
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3323字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2019.02.004

摘要

由于图像匹配需预先组建庞大的图片库以及图像识别对灰度梯度的严重依赖性,提出利用相关向量机和灰度的方向导数对车辆进行识别.针对不同车道数将背景图像作为图片库的基元,对图片进行编码;对采集到的图像进行车道线提取,确定搜索域;并进行相应的网格划分,依据灰度均值确定网格的属性标签,从而建立图片的特征向量,将原图与模板特征向量的2范数作为表征指标,并利用相关向量机对车辆进行分类,从而对车辆进行定位;对提取的车辆区域灰度进行函数拟合,通过求解函数极值确定车辆的中心区域,并建立相应的搜索方向,将满足双阈值的像素点作为最终的轮廓边缘,从而实现对车辆轮廓边缘的细化.用大量真车试验图片对模型进行测试,结果表明:所建模型仅需有限的图片库,搜素量小,识别耗费时间短,准确率高;模型对图像灰度梯度的依赖性小,且通过双阈值有效剔除伪轮廓点,细化了车辆边缘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李占妮	皖西学院机械与车辆工程学院	5	2	1.0	1.0