文件名称：基于LBP导数融合的道路车辆检测-研究论文
文件大小：1007KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 08:11:59
Vehicles Detection; Features Extraction;
在过去的几十年里，监控、自动驾驶汽车和交通监控系统得到了更多的关注。 准确的特征是这些系统的基石，自动检测道路车辆系统的性能主要取决于这些特征。 然而，由于车辆外观的变化和道路的复杂背景，鲁棒和高效的车辆检测仍然是一个具有挑战性的问题。 在本文中，我们提出了一种基于局部二元模式（LBP）导数的车辆检测方法，用于特征提取，然后将它们融合以对齐随机采样局部区域的直方图。 对齐的直方图又用于通过所有训练图像的区域之间的卡方统计量来测量相异性。 此外，评估直方图之间的拟合建立在聚类森林中，用于在不同的 LBP 衍生滤波器之间搜索车辆的潜在特征，并将它们聚类以构建潜在特征的判别融合码本。 最后，车辆检测的任务是使用建立在学习到的潜在融合特征上的显着图来估计测试图像中的车辆位置。 在 UIUC 汽车数据集上的实验结果表明，与最先进的方法相比，所提出的方法取得了显着且一致的改进。