【摘 要】
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为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法。该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,
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为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法。该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器。利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域。结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪。实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性。
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