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融合边缘和角点特征的实时车辆检测技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用一种快速角点提取方法来提取角点特征,克服阴影干扰,并与边缘特征融合实现车辆检测.提出一种加入噪声自适应求取边缘二值化阈值的方法,有效抑止不同光照条件、路面强噪声,实现强边缘提取.利用车牌和通风栅格、车辆轮廓特征,解决拥堵检测问题.根据前后帧图像特征预估车速,极大减少了误触发.采用SVM进行有、无车分类.给出夜晚检测方法.实验表明本文算法较好的解决了车辆检测,特别是拥堵时的车辆检测.  相似文献
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研究车辆路况自动识别的问题,提高识别的准确率和鲁棒性。针对车辆的路况自动识别系统极易受外界环境的影响,传统的基于PCA的路况识别方法在提取路况信息时无法避免恶劣天气等环境的影响,造成最终的识别不准确和鲁棒性不高的问题。为了克服这一难题,提出了基于机器学习的车辆路况自动识别系统。首先采用Haar小波特征提取方法,将受环境影响的路况图像中的有效特征准确提取并降维,然后利用支持向量机选择合适的特征参数,将特征参数输入到AdaBoost分类器中进行分类识别后就完成了最终的车辆路况自动识别,避免了传统方法自动识别受恶劣环境影响的问题。实验证明,这种方法能够有效克服外界环境的影响,准确完成车辆路况的自动识别,并且识别结果具有较好的鲁棒性和满意的效果。  相似文献
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