【摘 要】
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针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,中南大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61304199,41471333);福建省高校杰出青年科研人才计划(JA14209);福建省自然科学基金资助项目(2013J01214);福建省科技重大专项专题资助项目(2011HZ0002-1);福建省交通科技计划项目(201318);福建省教育厅B类科研项目(JB3213)
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针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(LBP)特征的不同核函数的SVM分类器;结合半监督算法的思想,构建SVM的半监督分类方法(SEMI-SVM),标记未知样本并加入到原样本库中,该方法支持样本库动态更新,避免了繁重的人工标记样本的工作,提高了自适应性;最后,通过三帧差分法提取运动区域,加载分类器在该区域进行多尺度检测,标记检测出来的运动车辆,统计车辆数目。实验结果表明:该方法在具有一定的自适应性的同时,有较高的车辆检测准确率,即使在复杂交通情况下,对运动车辆依然有很好的检测效果。
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