基于多特征融合级联分类器的高速公路交通流检测方法研究

摘要：

本文针对复杂的高速公路环境，对鲁棒的交通流检测算法进行研究，建立了有效的基于多特征融合级联分类器的高速公路交通流检测系统。本算法改善了现有常见交通流检测技术特征单一的劣势，采用了多特征融合的方式，利用目标的颜色、梯度幅值、梯度直方图等多种图像特征，并通过级联分类器的方式建立检测器，使算法有较好的时效性。实验表明，此算法及系统能够快速准确地检测高速公路场景下的交通流，对各种外观以及角度的车辆均表现出较好的检测效果，具有较好的鲁棒性。

关键词：图像处理、多特征融合、积分通道特征、Adaboost

分类号：TP3;F54

资助基金：国家自然科学基金61271388 and 61327902;北京市自然科学基金4122040;清华大学自主科研计划2012Z01011;高等学校博士学科点专项科研基金的资助

在线出版日期：2014-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：25-32