基于可变形部件改进模型的夜间车辆检测方法

• 作者: 孙营 王波涛
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 可变形部件模型 Gamma预处理 WPCA特征降维 显著性区域检测 自适应权重
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 202-206
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049748

摘要

针对可变形部件模型在夜间车辆检测中精确度低、检测速度慢的问题, 提出基于可变部件改进模型的检测方法.在训练阶段采用Gamma预处理对夜间车辆样本进行校正, 得到物体的梯度模型.在测试阶段利用一种基于 (R-B) 色差特征的显著性区域检测方法, 通过减少待检测区域的面积, 降低运算复杂度.针对夜间部分场景出现遮挡的情况, 采用一种自适应权重的参数分配策略, 给重要的特征部件分配较大的权重值.实验结果表明, 改进后的检测方法准确率达95.12％, 召回率达91.50％, 平均每帧检测时间为48 ms, 具有较好的实时性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王波涛	北京工业大学信息学部	12	80	4.0	8.0
2	孙营	北京工业大学信息学部	1	4	1.0	1.0