多特征融合的道路车辆检测方法

被引：8

作者：

蔡益红

机构：

[1] 湖南大学信息科学与工程学院

来源：

计算技术与自动化 | 2013年 / 32卷 / 01期

关键词：

道路车辆检测; 级联分类器; Haar-like; 方向梯度直方图; AdaBoost; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器,提出一种融合Haar-like特征和HOG特征的道路车辆检测方法。在传统级联分类器的Harr-like特征基础上引入HOG特征;为Haar-like特征和HOG特征分别设计不同形式的弱分类器,对每一个特征进行弱分类器的训练,用Gentle Adaboost算法代替Discrete Adaboost算法进行强分类器的训练;在级联分类器的最后几层上使用Adaboost算法挑选出来的特征组成特征向量训练SVM分类器。实验结果表明所提出的方法能有效检测道路车辆。

引用

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