Vehicle detection and recognition for intelligent traffic survelliance system 论文

最新推荐文章于 2023-03-08 15:19:25 发布
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分类专栏： 深度学习 计算机视觉 文章标签： 论文
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011554976/article/details/78280197
本文探讨了智能交通监控系统中车辆检测与识别的过程，主要涉及Haar分类器的使用，包括Haar-like特征、积分图法、AdaBoost算法以及级联分类器。Haar特征用于车辆检测，结合积分图法能快速计算特征值，AdaBoost算法通过级联多个弱分类器形成强分类器，提高检测准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Vehicle detection and recognition for intelligent traffic survelliance system

一、过程梳理

  • a)Vehicle detection（车辆检测）
    • 1、Haar-like feature
    • 2、AdaBoost algorithm
  • b)Vehicle recognition（车辆识别）
    • 1、Garbor wavelets transform
    • 2、Local gabor binary pattern and histogram sequence （LGBPHS）
  • 3、feature dimension reduction(using PCA)

二、Haar分类器

A)介绍

Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联；

B)Haar分类器算法的要点如下：
  • ①　使用Haar-like特征做检测。
  • ②　使用积分图（Integral Image）对Haar-like特征求值进行加速。
  • ③　使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。
  • ④　使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。

三、Haar特征（Haar-like feature）

Haar特征起源于人脸识别
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