【摘 要】
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为解决运动车辆检测中车辆数目统计精确度不高、实时性不强等问题,提出一种基于改进的Adaboost算法和帧间差分法的检测方法.采用汽车图像样本的Haar-like特征训练级联分类器,
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院; 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室;
【基金项目】
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湖北省教育厅科学研究计划重点资助项目(D20111509);武汉工程大学研究生教育创新基金资助项目(CX201273)
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为解决运动车辆检测中车辆数目统计精确度不高、实时性不强等问题,提出一种基于改进的Adaboost算法和帧间差分法的检测方法.采用汽车图像样本的Haar-like特征训练级联分类器,通过三帧差分法得到二值化掩码图像,去除干扰噪声后寻找连通域、重建前景掩码图;加载分类器在当前帧的前景区域中做多尺度检测,标记检测出来的运动物体,统计运动车辆数目.实验结果表明:该方法可以有效对全图信息进行筛选剔除,减小信息量,从而大幅度地提高检测精度,提升目标的检测速度;该方法对交通路口有效检测区域的车辆检测有很好的检测效果,对于路面复杂背景下的车辆依然有很高的检测率.
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