多模型融合车辆检测算法

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.

关键词：车辆检测、光照识别、级联Adaboost、引导滤波

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2134-2140