一种Haar-like和HOG特征结合的交通视频车辆识别方法研究

摘要：

由于前向和后向车辆的表观特征不同,单纯使用主流的HOG或者Haar-like特征来识别车辆会存在对某一方向行驶的车辆识别率低或者误识率高的问题.针对上述问题,提出了一种Haar-like和HOG特征结合的交通视频车辆识别方法.在训练阶段,对前后向车辆分别采用Haar-like和HOG特征来提取车辆特征,引入反馈式的AdaBoost算法训练车辆分类器,提高车辆识别的速度以及准确率;在识别阶段,根据车辆运行状态确定前后向车辆,再利用对应的车辆分类器进行多尺度遍历识别.在不同光照强度的高速公路视频中进行车辆识别实验,前后车辆的平均识别率达到93％,误识别为9％.

关键词：特征结合、前后向车辆识别、HOG、Haar-like、AdaBoost

所属期刊栏目：43

分类号：G44;B84

资助基金：浙江省重大科技专项项目2013C01112,2012C01SA160034;杭州市重大科技创新专项20132011A16

在线出版日期：2015-11-19（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：503-507