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针对目前基于公路监控视频的运动车辆检测和分类存在检测速度慢、分类效果差等问题,提出了一种高斯混合模型和AlexNet结合的检测分类算法。该方法首先用高斯混合模型对场景的背景建模,用当前帧图像减去背景图像得到运动的车辆,然后用AlexNet对已检测到的车辆进行分类。针对自采数据集过小的问题,采用数据扩充策略来扩充训练数据。实验结果表明,该方法检测速度可达到45 f/s,车辆检测精确度为94. 4%,召回率为88. 6%,均优于主流检测方法。