【摘 要】
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分析公路视频图像，从而对经过的车辆进行较高精度的分类，是一个颇且实用价值的课题。如何在保证分类精度的同时提高系统性能，无疑是一个具有挑战性的任务。提出了一个多特征融合
【机 构】
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福建省厦门市公路局信息处,中国科学技术大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61379130）
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分析公路视频图像，从而对经过的车辆进行较高精度的分类，是一个颇且实用价值的课题。如何在保证分类精度的同时提高系统性能，无疑是一个具有挑战性的任务。提出了一个多特征融合的分类框架，结合车辆的全局几何特征、SIFY局部特征，以及Gabor纹理特征对车辆进行分类，提高了分类精度；为了提高系统的性能，设计了基于MapReduce的并行算法，通过对图像分块，实现数据并行。实验结果表明，该方案能够在提高分类精度的基础上仍然保持较高的系统性能。
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