基于视频的行人车辆检测与分类

针对传统智能监控中行人车辆检测与分类算法存在目标分割不完整、分类准确率低等问题,提出一种基于视频的行人车辆检测与分类算法。利用领域信息动态调整置信区间构造混合高斯模型,采用卡尔曼滤波预测目标下一帧的位置。通过自适应EM聚类方法提取目标长宽比和面积作为特征,将目标分为行人和车辆。在模型估计过程中假设相邻帧目标做匀速直线运动,推导出目标面积变化满足线性关系,并对目标跟踪和分类进行修正,进一步提高检测准确性。实验结果表明,该算法的人车检测准确率达到90%以上,分类准确率达到80%以上。