【摘 要】
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近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41271422);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20132136110002);辽宁省教育厅科学技术研究项目(L2013405;L2013406);计算机软件新技术国家重点实验室开放基金项目(KFKT2011B11);智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学)开放课题(2011ICIP06)
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近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的AdaBoost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域AdaBoost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使AdaBoost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.
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