文件名称：基于公路监控视频的车辆检测和分类
文件大小：1.66MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:49:05
车辆检测 高斯混合模型 目标识别 分类网络 实时性
在学习了已有的检测与分类算法以后，设计了一种将改进的高斯混合模型（GMM）与分类网络（GoogLeNet）融合的方案用于车辆的检测和分类.针对高斯混合模型存在模型初始化速度慢和计算复杂的问题，改进了初始化模型的算法提升初始化效率.运用五帧差法做车辆初提取，在提取到的车辆区域上运用高斯混合模型获得车辆图片，把五帧差法和高斯混合模型结合起来减小了建模的区域，提升了检测速度，提高了系统实时性.最后使用GoogLeNet对车辆分类.实验证明相较于现有的车辆检测分类方法，本文所提方法在检测速度和分类准确性上都有很大提升，满足了现实场景下对监控视频的车辆检测和分类的实时性要求.