基于TBGC的航拍视频车辆检测算法

• 作者: 于洋 郑婧然 郭迎春
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航拍视频 车辆检测 支持向量机 TBGC特征
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 8-18
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14081/j.cnki.hgdxb.2019.04.002

摘要

针对移动航拍视频中车辆检测准确度低的问题,提出一种基于三邻域点二值梯度轮廓(Three-neigh?bor-point Binary Gradient Contour,TBGC)特征的航拍车辆检测算法.对相邻帧图像进行SURF(speeded-up ro?bust features)特征点提取匹配,利用角度判别剔除错误匹配点完成图像配准,采用帧间差分获得运动目标的候选区域.由于传统二值梯度轮廓(Binary Gradient Contours,BGC)特征忽略中心像素特性,提出基于3×3邻域相邻像素点量化操作的TBGC特征.提取候选区域的TBGC特征,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)完成最终的航拍视频车辆检测.实验中利用提出的TBGC特征在8个数据集上分别与BGC1、LBP、HOG特征进行对比实验,实验结果表明TBGC算法的检测率明显优于传统经典算法,平均检测率为93.09％,并且具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洋	河北工业大学人工智能与数据科学学院	29	181	8.0	12.0
2	郭迎春	河北工业大学人工智能与数据科学学院	28	124	7.0	9.0
3	郑婧然	河北工业大学人工智能与数据科学学院	1	0	0.0	0.0