基于相关向量机和方向导数的车辆识别方法

• 作者: 何爱生 宋定波 山岩 王畅
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通安全 车辆识别 相关向量机 方向导数 特征向量 双阈值
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 811-815
• 页数: 5页
• 分类号: U491.116
• 字数: 4518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2019.05.005

摘要

为解决车辆识别过程中图像匹配对数据库大小和灰度梯度值依赖严重的问题,提出一种基于相关向量机和灰度方向导数的车辆识别方法.对图像进行编码,确定图像中车道线的搜索域.根据灰度均值确定网格的属性标签,并采用原图和特征向量的2范数建立相关向量机模型,实现对车辆的分类和定位.对车辆灰度区域进行函数拟合,确定车辆的区域中心,并将满足双阈值的像素点作为车辆轮廓边缘,从而实现对车辆的识别.利用真实道路图像对模型的测试,结果表明,所建模型所需的图像库容量小,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,且通过双阈值能有效剔除伪轮廓点,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	山岩	长安大学汽车学院	14	22	3.0	4.0
2	王畅	长安大学汽车学院	43	251	9.0	13.0
3	宋定波	长安大学汽车学院	6	5	2.0	2.0
4	何爱生	长安大学汽车学院	3	3	1.0	1.0