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基于视频的行人车辆检测与分类  
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【英文篇名】 Pedestrian-vehicle Detection and Classification Based on Video
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【作者】 杨阳; 唐慧明;
【英文作者】 YANG Yang; TANG Huiming; Institute of Information and Communication Engineering; Zhejiang University; Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Network Technology;
【作者单位】 浙江大学信息与通信工程研究所; 浙江省综合信息网技术重点实验室;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2014年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 行人车辆检测; 智能监控; 运动目标检测; 目标跟踪; 目标分类; 模型估计;
【英文关键词】 pedestrian-vehicle detection; intelligent surveillance; motion object detection; objcet tracking; object classification; model estimation;
【摘要】 针对传统智能监控中行人车辆检测与分类算法存在目标分割不完整、分类准确率低等问题,提出一种基于视频的行人车辆检测与分类算法。利用领域信息动态调整置信区间构造混合高斯模型,采用卡尔曼滤波预测目标下一帧的位置。通过自适应EM聚类方法提取目标长宽比和面积作为特征,将目标分为行人和车辆。在模型估计过程中假设相邻帧目标做匀速直线运动,推导出目标面积变化满足线性关系,并对目标跟踪和分类进行修正,进一步提高检测准确性。实验结果表明,该算法的人车检测准确率达到90%以上,分类准确率达到80%以上。
【英文摘要】 Aiming at the problem of incomplete target segmentation and low classification accuracy of traditional pedestrian-vehicle detection and classification algorithm in intelligent monitoring,this paper presents a pedestrian-vehicle detection and classification algorithm based on video. The algorithm dynamically adjusts confidence intervals for constructing Gaussian mixture model using neighborhood information,and uses the Kalman filter to predict the position of the target in the next frame. It extracts the tar...
【基金】 国家科技重大专项基金资助项目(2010ZX03004-003-01); 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2012FZA5008)
【更新日期】 2014-12-15
【分类号】 TP391.41;TP277
【正文快照】 1概述智能监控系统[1]可不在人为干预情况下对摄像机记录的视频序列进行分析,并且对其中的行人和车辆等目标进行检测和分类,从而实现视频信息检索。目前常用的行人车辆检测分类方法可以分为:基于监督学习的方法和基于运动分割的方法。基于监督学习的方法需要预先对分类器进行训

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