系统仿真技术
繫統倣真技術
계통방진기술
System Simulation Technology
2015年
3期
191-195
,共5页
自然场景%车辆检测%稀疏自编码%多特征融合
自然場景%車輛檢測%稀疏自編碼%多特徵融閤
자연장경%차량검측%희소자편마%다특정융합
natural scenes%vehicle detection%sparse auto-encoder%muti-feature fusion
在自然场景下,由于车型种类繁多,而且车辆所处环境受光照、背景、天气等因素的影响,车辆检测一直是目标检测中的难点问题.针对这种自然场景下的车辆检测,提出一种融合稀疏自编码特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征的多特征描述子的车辆检测算法.实验结果表明,提出的方法对复杂自然场景下的车辆具有较好的分类效果.
在自然場景下,由于車型種類繁多,而且車輛所處環境受光照、揹景、天氣等因素的影響,車輛檢測一直是目標檢測中的難點問題.針對這種自然場景下的車輛檢測,提齣一種融閤稀疏自編碼特徵和方嚮梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特徵的多特徵描述子的車輛檢測算法.實驗結果錶明,提齣的方法對複雜自然場景下的車輛具有較好的分類效果.
재자연장경하,유우차형충류번다,이차차량소처배경수광조、배경、천기등인소적영향,차량검측일직시목표검측중적난점문제.침대저충자연장경하적차량검측,제출일충융합희소자편마특정화방향제도직방도(Histogram of Oriented Gradients,HOG)특정적다특정묘술자적차량검측산법.실험결과표명,제출적방법대복잡자연장경하적차량구유교호적분류효과.
