【摘 要】
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道路监控视频具有场景复杂、车辆型号多样、外观相似、刚性运动等特点.针对道路监控视频中智能识别车辆的应用需求,构建了车辆图像的训练和测试样本库.然后利用Haar-like特征
【机 构】
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广东技术师范大学计算机科学学院,广东技术师范大学机电学院
【基金项目】
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广州市对外科技合作计划项目(201807010059);广东省教育厅特色创新项目(2016KTSCX077);广州市科技计划项目创新平台建设计划(201805010001);广东省科技项目应用型科技研发专项项目(2016B090927009)
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道路监控视频具有场景复杂、车辆型号多样、外观相似、刚性运动等特点.针对道路监控视频中智能识别车辆的应用需求,构建了车辆图像的训练和测试样本库.然后利用Haar-like特征、颜色特征和HOG特征,构建了一个包含车辆形状、边缘、纹理、颜色和梯度等混合特征的细粒度特征池,得到车辆的全局外观模型.在此基础上,构建出一个过完备的初始字典,再通过有监督的判别字典学习方法,训练出一个具有稀疏性和判别性的分类器.为进一步提高视频中车辆判断和识别的稳定性,满足实时视频处理的需求,提出了引入反馈结构约束的"检测—
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