基于改進(jìn)Adaboost算法的視頻車輛輪廓檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、視頻車輛輪廓檢測技術(shù)作為智能交通中的關(guān)鍵技術(shù),在日常生活中有著廣泛的應(yīng)用前景。而智能交通對于視頻車輛輪廓檢測技術(shù)也有著實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性等嚴(yán)苛的要求。而在檢測時(shí),視頻圖像中復(fù)雜的背景以及各式各樣的干擾,是目前視頻車輛輪廓檢測技術(shù)面臨的問題。而隨著國內(nèi)外學(xué)者的不斷努力,各式各樣的檢測算法層出不窮。Adaboost算法是近些年來比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在人臉識別領(lǐng)域有著出色的表現(xiàn)。同樣,adaboost算法可以應(yīng)用于視頻車輛輪廓檢測領(lǐng)域。本文根

2、據(jù)經(jīng)典的adaboost算法,在其基礎(chǔ)上做出了一些改進(jìn),研究工作如下:
 ?。?)介紹視頻車輛輪廓檢測技術(shù)研究的背景意義,了解其中面臨的問題。
 ?。?)介紹分析幾種現(xiàn)有的視頻車輛輪廓檢測算法,了解其原理,并總結(jié)出存在的問題。
 ?。?)詳細(xì)了解 adaboost算法,理解其原理和實(shí)現(xiàn)過程,依次介紹 haar特征、積分圖以及分類器的訓(xùn)練及選取過程。
 ?。?)提出一種改進(jìn)的adaboost算法進(jìn)行視頻車輛輪廓檢測

3、。首先,針對算法學(xué)習(xí)過程中,haar特征計(jì)算量過于龐大且耗時(shí)的現(xiàn)象,提出了對訓(xùn)練樣本進(jìn)行裁剪,去除樣本邊緣像素,有效減少特征數(shù)量,從而降低了計(jì)算量。
 ?。?)Adaboost算法檢測在對視頻圖像進(jìn)行檢測時(shí),滑動(dòng)子窗口會在待檢圖像上依次滑過,圖像中無關(guān)信息都需要被檢測一遍,相當(dāng)耗時(shí)。提出了使用光流法來獲取視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域作為感興趣區(qū)域,在感興趣區(qū)域中使用 canny算子進(jìn)行邊緣檢測,通過邊緣能量篩選感興趣區(qū)域,排除非感興趣區(qū)域

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