基于多通道融合HOG特征的全天候运动车辆检测方法

被引：64

作者：

刘操 ^{[1
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]}

郑宏 ^{[1
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]}

黎曦 ^{[2
,3
]}

余典 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 武汉大学电子信息学院

[2] 湖北省视觉感知与智能交通技术研究中心

[3] 武汉工程大学电气信息学院

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2015年 / 08期

关键词：

多通道融合HOG; 支持向量机; 车辆检测; 全天候;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

对传统的梯度方向直方图(HOG)特征提取方法进行改进,提出了一种基于多通道特征提取的加权HOG特征融合方法。首先采用基于亮度均值的方式对彩色车辆图像增强处理,其次采用自适应加权法将H、S、V三通道的梯度方向直方图(HOG)特征融合成多通道融合HOG特征,最后采用支持向量机(SVM)对融合后的特征进行车辆分类器训练和车辆检测。该方法与直接运用HOG特征进行车辆检测以及其他车辆检测方法相比,具有检测率高、鲁棒性强等特点,并且在各种气候环境下都能实现较好的检测效果,效果优于其他方法,达到了全天候车辆检测的要求。

引用

页码：1048 / 1053

页数：6

共 4 条

[1]

利用HOG-LBP自适应融合特征实现禁令交通标志检测 [J].