×
魏云;田青（音）;郭建华;黄，魏;曹金德

结合Harr和HOG特征的多车辆检测算法。 （英语） Zbl 07316547号

数学。计算。模拟。 155, 130-145 (2019).
摘要：为了在复杂的城市环境中更好地检测和跟踪多车辆目标，我们提出了一种结合Harr和直方图特征的两步检测算法。该算法充分利用了目标车辆的HOG特征优势，即HOG特征的良好描述性，并利用Harr特征提取前景感兴趣区域（ROI）。此外，通过应用级联结构AdaBoost分类器特征和目标区域分类，可以从ROI目标区域中选择提取的HOG特征。利用支持向量机可以进一步提取精确的目标。实验结果表明，该方法比传统方法具有更高的检测精度和时间效率，能够在复杂的城市环境中成功检测和跟踪多车辆目标。

引用于1文件

理学硕士：

68泰克 人工智能

关键词：

Harr功能;HOG功能;车辆检测;环境感知;计算机视觉

软件：

阿达·布斯特。MH公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Wei}等人，数学。计算。模拟。155、130-145（2019；Zbl 07316547）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Arrspide，J。；萨尔加多，L。；Camplani，M.，《使用定向梯度的经济高效直方图进行基于图像的道路车辆检测》，J.Vis。Commun公司。图像表示。，24, 1182-1190 (2013)
[2] P.H.Batavia、D.A.Pomerleau、C.E.Thorpe，《使用隐式光流的超车车辆检测》，载于：IEEE智能交通系统会议，1997年，第729-734页。；P.H.Batavia，D.A.Pomerleau，C.E.Thorpe，使用隐式光流检测超车，收录于：IEEE智能交通系统会议，1997年，第729-734页。
[3] H.Y.Chang，C.M.Fu，C.L.Huang，基于实时视觉的前方车辆跟踪和识别，收录于：IEEE智能车辆研讨会，2005年，第514-519页。；H.Y.Chang，C.M.Fu，C.L.Huang，基于实时视觉的前方车辆跟踪和识别，收录于：IEEE智能车辆研讨会，2005年，第514-519页。
[4] Chang，W.C。；Cho，C.W.，车辆检测的在线升压，IEEE Trans。系统。，40, 893-902 (2010)
[5] Chong，Y。；Chen，W。；李，Z。；Lam，W.H。；郑，C。；Li，Q.，城市道路中基于视觉的前方车辆集成实时检测，神经计算，116，144-149（2013）
[6] N.Dalal，B.Triggs，人类检测定向梯度直方图，摘自：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，2005年，第886-893页。；N.Dalal，B.Triggs，人类检测定向梯度直方图，摘自：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，2005年，第886-893页。
[7] Freund，Y.，以多数人的方式推进弱学习算法，Inform。计算。，121, 256-285 (1995) ·Zbl 0833.68109号
[8] 弗伦德，Y。；Schapire，A.，《在线学习的决策理论推广及其在助推中的应用》，J.Compute。系统科学。，55, 119-139 (1997) ·Zbl 0880.68103号
[9] Genton，M.G.，《机器学习的内核类：统计学视角》，J.Mach。学习。决议，2299-312（2001）·Zbl 1037.68113号
[10] 郭，Q。；宋伟杰（Song，W.J.）。；Hou，L。；Zhang，Y.L.先生。；Liu，J.G.，时间窗对热传导信息过滤模型的影响，Physica A，401，15-21（2014）
[11] C.Hoffmann，T.Dang，C.Stiller，融合2D视觉特征的车辆检测，收录于：IEEE智能车辆研讨会，2004年，第280-285页。；C.Hoffmann，T.Dang，C.Stiller，融合2D视觉特征的车辆检测，收录于：IEEE智能车辆研讨会，2004年，第280-285页。
[12] 徐，C。；Lin，C.，《多类支持向量机方法的比较》，IEEE Trans。神经网络。，13, 415-425 (2002)
[13] 黄伟，《智能交通系统（ITS）导论》（2008），中国交通出版社
[14] Jazayeri，A。；蔡，H。；郑，J.，基于运动模型的汽车视频中的车辆检测与跟踪，IEEE Trans。智力。运输。系统。，12, 583-595 (2011)
[15] 贾毅。；Zhang，C.，用马尔可夫链蒙特卡罗方法检测前视图车辆，模式识别。，42, 313-321 (2009) ·Zbl 1181.68242号
[16] A.Khammari，F.Nashashibi，Y.Abramson，结合梯度分析和AdaBoost分类的车辆检测，收录于：IEEE智能交通系统会议，2005年，第66-71页。；A.Khammari、F.Nashashibi、Y.Abramson，结合梯度分析和AdaBoost分类的车辆检测，收录于：IEEE智能交通系统会议，2005年，第66-71页。
[17] Kuo，Y.C。；派伊，N.S。；Li，Y.F.，基于视觉的驾驶员辅助系统车辆检测，计算。数学。申请。，61, 2096-2100 (2011)
[18] Leon，L.C。；Hirata Jr.，R.，《使用可变形零件模型混合的城市环境图像序列中的汽车检测》，模式识别。莱特。，39, 39-51 (2014)
[19] R.Lienhart，J.Maydt，《用于快速目标检测的Haar-like特征扩展集》，载于：IEEE图像处理国际会议，2001年第1卷，第900-903页。；R.Lienhart，J.Maydt，《用于快速目标检测的Haar-like特征扩展集》，载于：IEEE图像处理国际会议，2001年第1卷，第900-903页。
[20] Matthews，N.D。；安，体育。；Charnley，D。；Harris，C.J.，灰度图像中的车辆检测和识别，控制工程实践。，4, 473-479 (1996)
[21] C.Papageorgiou，M.Oren，T.Poggio，《物体检测的一般框架》，载于：计算机视觉国际会议，1998年第108卷，第555-562页。；C.Papageorgiou，M.Oren，T.Poggio，《物体检测的一般框架》，载于《计算机视觉国际会议》，1998年第108卷，第555-562页。
[22] P.Parodi，G.Piccioli，《基于特征的交通场景识别方案》，载于：智能车辆研讨会。1995年，第229-234页。；P.Parodi，G.Piccioli，《基于特征的交通场景识别方案》，载于：智能车辆研讨会。1995年，第229-234页。
[23] F.Porikli，《积分直方图：在笛卡尔空间中提取高图的快速方法》，收录于：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，2005年第1卷，第826-836页。；F.Porikli，《积分直方图：在笛卡尔空间中提取高图的快速方法》，载于《IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集》，2005年第1卷，第826-836页。
[24] 秦，S。；张杰。；陈，X。；Chen，F.，圆盘填料接触图上生成树的枚举，Physica A，433，1-8（2015）·Zbl 1400.05121号
[25] 半径（R）。；Jamzad，M.，《公路中多车辆的实时分类和跟踪》，模式识别。莱特。，26, 1597-1607 (2005)
[26] H.Schneiderman，《应用于人脸和汽车的三维物体检测的统计方法》，载于：IEEE计算机视觉和模式识别会议，2000年第1卷，第746-751页。；H.Schneiderman，《应用于人脸和汽车的三维物体检测的统计方法》，载于：IEEE计算机视觉和模式识别会议，2000年第1卷，第746-751页。
[27] 沈政，《复杂城市场景下基于视觉导航智能车辆的目标检测技术》（2008），重庆大学：重庆大学，（博士论文）
[28] N.Srinivasa，一种基于视觉的车辆检测和跟踪方法，用于前方碰撞报警，载于：智能车辆研讨会，2002年第2卷，第626-631页。；N.Srinivasa，一种基于视觉的车辆检测和跟踪方法，用于前方碰撞报警，载于：智能车辆研讨会，2002年第2卷，第626-631页。
[29] Z.Sun，G.Bebis，R.Miller，通过结合Gabor和小波特征改进道路车辆检测性能，收录于：IEEE智能交通系统国际会议。2002年，第130-135页。；Z.Sun，G.Bebis，R.Miller，通过结合Gabor和小波特征改进道路车辆检测性能，收录于：IEEE智能交通系统国际会议。2002年，第130-135页。
[30] Z.Sun，G.Bebis，R.Miller，《使用Gabor滤波器和支持向量机的道路车辆检测》，载《数字信号处理国际会议》，2002年第2卷，第1019-1022页。；Z.Sun，G.Bebis，R.Miller，《使用Gabor滤波器和支持向量机的道路车辆检测》，载于《数字信号处理国际会议》，2002年第2卷，第1019-1022页。
[31] 孙，Z。；Bebis，G。；Miller，R.，《道路车辆检测：综述》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，28, 694-711 (2006)
[32] T.K.ten Kate，M.B.van Leewen，S.E.Moro-Elenberger，使用移动摄像头进行中距离和远距离车辆检测，见：智能车辆研讨会，2004年，第72-77页。；T.K.ten Kate，M.B.van Leewen，S.E.Moro-Elenberger，《使用移动摄像头进行中距离和远距离车辆检测》，载于：智能车辆研讨会，2004年，第72-77页。
[33] 西奥多里迪斯，S。；Koutrobas，K.，模式识别（2010），电子工业出版社
[34] P.Viola，M.Jones，使用简单特征的增强级联快速目标检测，《计算机视觉和模式识别国际会议论文集》，2001年第1卷，第511-518页。；P.Viola，M.Jones，《使用简单特征的增强级联快速目标检测》，载于《计算机视觉和模式识别国际会议论文集》，2001年第1卷，第511-518页。
[35] 魏毅，《道路移动视觉环境感知中的多目标识别与跟踪方法》（2013），东南大学：南京东南大学，（博士论文）
[36] Xiao，Y。；赵，H。；胡，G。；Ma，X.，平面非簇网络中生成树的枚举，Physica A，406236-243（2014）·Zbl 1395.05164号
[37] 郑毅，《目标检测技术与半定规划松弛聚类算法》（2011），国防科技大学：长沙国防科技大学，（博士论文）
[38] 朱伟。；Miao，J。；胡，J。；Qing，L.，使用极限学习机进行驾驶模拟中的车辆检测，神经计算，128，160-165（2013）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。