多模型融合车辆检测算法

作     者：陈辰 黄晁 孙松 李锦涛 Chen Chen;Huang Chao;Sun Song;Li Jintao

作者机构：中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190 宁波中科集成电路设计中心有限公司宁波315040 中国科学院大学北京100049 宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 

基　　金：宁波市3315团队计划(2014B82014) 宁波市科技计划项目(2012B82006) 宁波市农业重大择优委托科技攻关项目(2012C5009) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2018年第30卷第11期

页      码：2134-2140页

摘      要：针对交通视频监控场景复杂、实时性要求高的特点,提出一种基于"分治"思想的车辆检测算法,能在CPU平台下实时运行.首先通过对场景图像作引导滤波并计算滤波前后的峰值信噪比,检测光照条件.并基于光照检测的结果进行多模型融合,把本身复杂的问题拆分成多个可以用简单模型解决的子问题;然后使用复杂度低的级联Adaboost算法针对各个子问题分别训练检测模型.在15组真实监控视频的测试样本下,与4个基于深度学习的目标检测模型进行对比分析,结果表明,该算法能够适应各种场景,提高检测精度,并且在CPU平台下达到30帧/s的运行速度.

主 题 词：车辆检测 光照识别 级联Adaboost 引导滤波 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2018.17096

馆 藏 号：203393229...