基于Harr-NMF特征的车辆检测算法研究

摘要：

为了提高车辆检测的准确率和效率,为智能交通系统提供可靠的参考信息,针对传统Harr特征车辆检测算法存在特征向量维数过大、训练时间过长的问题,提出采用非负矩阵分解Harr特征得到低维的Harr-NMF特征,对Harr-NMF特征分类并由Adaboost算法训练得到基于Harr-NMF特征的车辆分类器,对车身进行有效识别.针对实车测试时出现的重复检测、错误检测等问题,进一步优化了算法.测试结果表明,改进后的算法提高了车辆检测率并有效降低了误检率.

关键词：智能交通、车辆检测、Harr-NMF特征、Adaboost算法

所属期刊栏目：36

分类号：F224;F407.472(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家重点研发计划项目"满足国IV标准的摩托车排放控制后处理系统技术研究"2016YFC0204905

在线出版日期：2017-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：117-121