| 基于改进的NC-HOG特征的工程车车型自动识别算法 |
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| 引用本文： | 罗亮,吕俊杰,李涛,张劲,刘俊勇,刘友波.基于改进的NC-HOG特征的工程车车型自动识别算法[J].计算机工程与设计,2021,42(11):3164-3173. |
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| 作者姓名： | 罗亮 吕俊杰 李涛 张劲 刘俊勇 刘友波 |
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| 作者单位： | 国家电网四川省电力公司阿坝供电公司建设部,四川阿坝623200;国家电网四川省电力公司天府新区供电公司,四川成都610041;四川大学电气工程学院,四川成都610065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家电网地方公司项目(非规范项目名称） |
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| 摘 要： | 为有效识别工程车车型,提出一种改进的HOG特征的自动识别算法.使用RPN(region proposal network)自动划分车辆候选区,对每个候选区进行自然度保留的图像增强处理和颜色不变性处理,分别提取NPE-HOG(naturalness preserved enhancement-histogram of oriented gradients)特征和CIV-HOG(color invariant-histogram of oriented gradients)特征,将两者融合得到NC-HOG特征,结合一对一支持向量机实现对压路机、挖掘机、装载机3类工程车辆的车型自动识别.实验对国家电网施工现场的工程车数据库进行测试,对比从原图、Gamma校正、自然度保留图像增强和颜色不变性处理图像上分别提取HOG、LBP(local binary pattern)、SIFT(scale-invariant feature transform)特征对车型识别效果的影响.实验结果表明,改进NC-HOG算法能有效提高HOG特征的识别正确率,3种车型平均识别正确率为93.0％.
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| 关 键 词： | 车辆检测 车辆目标区域 图像增强 颜色不变性 支持向量机 |
Automatic recognition of engineering vehicle type based on improved NC-HOG feature |
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| LUO Liang,LYU Jun-jie,LI Tao,ZHANG Jin,LIU Jun-yong,LIU You-bo.Automatic recognition of engineering vehicle type based on improved NC-HOG feature[J].Computer Engineering and Design,2021,42(11):3164-3173. |
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| Authors: | LUO Liang LYU Jun-jie LI Tao ZHANG Jin LIU Jun-yong LIU You-bo |
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