计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
z2期
329-332
,共4页
梯度方向直方图%支持向量机%车辆分类器%前向车辆检测%汽车安全辅助驾驶系统
梯度方嚮直方圖%支持嚮量機%車輛分類器%前嚮車輛檢測%汽車安全輔助駕駛繫統
제도방향직방도%지지향량궤%차량분류기%전향차량검측%기차안전보조가사계통
Histogram of gradient%Support vector machine%Vehicle classifier%Forward vehicle recognition%Automotive safety driver assistant system
为了解决汽车安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前向车辆识别方法.通过分割提取车辆底部阴影特征生成假设区域,采用基于直方图分析的方法实现车辆底部阴影的准确分割,综合分析车底阴影的水平边缘特征和垂直边缘特征完成假设区域的生成;使用基于梯度方向直方图特征和支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,剔除了假设区域中的非车辆区域.利用采集的道路视频对提出的方法进行了车辆识别实验,结果表明,该方法能够在不同光照条件下自适应地进行实时车辆识别,其中在正常光照下的识别率为96.52％,误识别率为3.59％.
為瞭解決汽車安全駕駛輔助繫統中的前嚮車輛實時識彆問題,提齣瞭一種基于梯度方嚮直方圖特徵和支持嚮量機的前嚮車輛識彆方法.通過分割提取車輛底部陰影特徵生成假設區域,採用基于直方圖分析的方法實現車輛底部陰影的準確分割,綜閤分析車底陰影的水平邊緣特徵和垂直邊緣特徵完成假設區域的生成;使用基于梯度方嚮直方圖特徵和支持嚮量機得到的車輛分類器對穫得的車輛假設區域進行驗證,剔除瞭假設區域中的非車輛區域.利用採集的道路視頻對提齣的方法進行瞭車輛識彆實驗,結果錶明,該方法能夠在不同光照條件下自適應地進行實時車輛識彆,其中在正常光照下的識彆率為96.52％,誤識彆率為3.59％.
위료해결기차안전가사보조계통중적전향차량실시식별문제,제출료일충기우제도방향직방도특정화지지향량궤적전향차량식별방법.통과분할제취차량저부음영특정생성가설구역,채용기우직방도분석적방법실현차량저부음영적준학분할,종합분석차저음영적수평변연특정화수직변연특정완성가설구역적생성;사용기우제도방향직방도특정화지지향량궤득도적차량분류기대획득적차량가설구역진행험증,척제료가설구역중적비차량구역.이용채집적도로시빈대제출적방법진행료차량식별실험,결과표명,해방법능구재불동광조조건하자괄응지진행실시차량식별,기중재정상광조하적식별솔위96.52％,오식별솔위3.59％.
