| 面向复杂道路场景的视觉车辆检测算法 |
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| 引用本文： | 蔡英凤,王海,张旭.面向复杂道路场景的视觉车辆检测算法[J].科学技术与工程,2015,15(20). |
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| 作者姓名： | 蔡英凤 王海 张旭 |
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| 作者单位： | 江苏大学 汽车工程研究院;,江苏大学 汽车与交通工程学院,江苏大学 汽车与交通工程学院 |
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| 摘 要： | 复杂道路环境下的车辆鲁棒检测兼具理论与应用价值。针对传统描述子辨识能力不足的缺点,该文提出一种基于视觉显著特征(VSF)和稀疏表示的车辆检测算法。首先受人视觉特性的"选择性"启发,依据人眼注视机理,以视觉显著特征提取训练样本信息,构建样本特征向量。然后利用压缩感知的机理,通过稀疏表示,将样本特征向量表示成过完备字典,采用LC-KSVD方法训练该过完备字典并重建样本信号。最终以待测样本在字典中的重构残差作为依据进行车辆与否的判定。实验结果表明,在良好条件下,该方法在0.5个/帧的误检率下能达到94.7%的检测率;在不良条件下,同样的误检率约束下仍能达到92.2%的检测率。和传统方法的比较表明,所提方法的车辆检测性能优于传统车辆检测方法。
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| 关 键 词： | 车辆检测 机器视觉 显著特征 稀疏表示 ADAS |
| 收稿时间： | 2015/3/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 4/7/2015 12:00:00 AM |
Vision based Vehicle Detection Algorithm for Complex Traffic Environment |
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| CAI Yingfeng,WANG Hai and ZHANG Xu.Vision based Vehicle Detection Algorithm for Complex Traffic Environment[J].Science Technology and Engineering,2015,15(20). |
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| Authors: | CAI Yingfeng WANG Hai and ZHANG Xu |
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| Institution: | School of Automotive and Traffic Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang,School of Automotive and Traffic Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Vehicle detection Machine vision Saliency feature Sparse representation ADAS |
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