基于局部特征的铁路驾驶员目标检测

摘要：

针对移动背景、光照变化和目标遮挡给铁路驾驶员目标检测带来的困难,将驾驶员局部区域作为感兴趣目标,提出了基于局部特征的多目标检测,采用自下而上的局部特征提取思路,将帧差法和肤色信息结合,有效地检测手部和头部,并用颜色迁移法避免光照干扰;采用针对头部图像梯度特征的HOG+SVM训练分类器,自动识别图像中的头部,对检测到的目标进行分类.实验结果显示,与传统Cascade相比,所提方法满足实时性要求,而且准确率较高,能够有效地检测目标.

关键词：目标检测、特征提取、帧差法、支持向量机、梯度特征

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省教育厅重点科技项目ZD2017247

在线出版日期：2019-06-04（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：2357-2364