基于改进的Adaboost算法和帧差法的车辆检测方法

摘要：

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.

关键词： 交通管理 车辆检测 Adaboost算法 帧差法

作者: 刘洋 王海晖 向云露 卢培磊

作者单位: 武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北 武汉 430205 武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北 武汉 430205;武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室,湖北 武汉 430205

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国智能机器人会议

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 379-382

在线出版日期: 2013-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）