基于多特征级联分类器的车辆检测技术研究与实现

【摘要】现今社会伴随交通流量的日益增长，交通拥挤和堵塞已日趋严重。随着科技的发展，利用智能交通系统（ITS）相关的技术提高道路交通的管理水平已经成为未来交通运输管理的发展方向。基于视觉的道路检测一直是道路检测领域的一大热点，因而一直是专家学者们研究的热点也有较多的成果。主流的道路检测方法主要是基于统计或者基于单一Harr-like特征和Adboost算法的级联分类器，但这两类普通算法都存在学习时间长、检测率低、会产生过适应等问题。本文主要研究基于多特征级联分类器在图像车辆检测中的应用，研究内容主要如下：1.提出融合特征，引入梯度直方图（HistogramsofOrientedGradient，HOG）特征到Harr-like特征集中。为了使Harr-like和HOG有效结合会产生相当大的计算复杂度，需要对两个特征提取采用降维的方法。分别用积分图像和积分直方图计算Harr-like特征和HOG特征，可大大减少计算量。2.提出基于Harr-like和HOG融合特征的级联分类器。针对单一基于Harr-like的级联分类器存在检测率低、运行时间长等问题，结合HOG提出改进方法。3.在融合特征的基础上提出一种结合SVM的级联分类器。对级联结构的最后几层用前面几层Adboost算法训练出来的特征训练SVM分类器，使训练出来的级联分类器有更强的鲁棒性、更快的训练时间，而且能避免因使用过多特征产生的过适应问题。4.在VS2008下用OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）工具包实现分类器，用测试样本对分类器进行验证，并对实验结果进行分析。实验表明，基于多特征的级联分类器能较好检测出不同背景下的车辆，有较高的检测性能而且满足一定的实时性要求，可以用于视频监控和城市智能交通。
【作者】陈翠霞；
【导师】赵永哲；
【作者基本信息】吉林大学，软件工程，2014，硕士
【关键词】智能交通；车辆检测；级联分类器；Harr-like；HOG；支持向量；

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