【摘 要】
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为提高前方车辆检测的实时性和准确率,提出了一种新型的分层HOG对称特征,并利用假设检验的方法对视频图像中的前方车辆进行检测。在假设阶段,利用前方车辆车底阴影的特点,提
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,中国公路工程咨询集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175075);国家863计划(2012AA112312);交通运输部科技(201231849A70)项目
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为提高前方车辆检测的实时性和准确率,提出了一种新型的分层HOG对称特征,并利用假设检验的方法对视频图像中的前方车辆进行检测。在假设阶段,利用前方车辆车底阴影的特点,提取满足特点的图像子区域,并将此区域作为假设车辆图像。在验证阶段,首先利用多层低维HOG特征来代替高维HOG特征,并对HOG特征进行对称化处理,得到分层HOG对称特征;然后将训练样本的分层HOG对称特征用于ELM(Extreme Learning Machine)分类器的训练;最后,用ELM分类器对假设车辆图像进行验证,得到检测结果。实验结果表明:该方法平均处理速度为25.5帧/s,验证准确率平均值达到了99.59%,比原始的HOG特征提高了4.01%。
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