A Video Vehicle Detection Algorithm Based on Improved Adaboost Algorithm

机译：一种基于改进的AdaBoost算法的视频车辆检测算法

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Most of the methods of vehicles detection could not reach the requirements of real-time and accuracy. As a solution, a vehicles detection algorithm was proposed based on improved Adaboost algorithm. The method of the algorithm is that to use the method of Optical flow to detects the video frame then gets the moving zone and pick up the moving zone as the region of interest. Detecting the region of interest with the classifiers training by Haar feature and the vehicle-face image samples to find out the vehicle information from video frames. The results of the experiments show that this algorithm can decrease the range of detection and improved the speed and accuracy.

机译：大多数车辆检测方法无法达到实时和准确性的要求。作为解决方案，基于改进的Adaboost算法提出了一种车辆检测算法。该算法的方法是使用光流方法来检测视频帧，然后获取移动区域并将移动区域作为感兴趣的区域拾取。通过HAAR特征和车辆面部图像样本检测感兴趣区域，以找出来自视频帧的车辆信息。实验结果表明，该算法可以降低检测范围并提高速度和精度。

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来源
《International Conference on Management, Education, Information and Control》|2016年|635-1269p|共5页
会议地点
作者
Weiguang Liu; Qian Zhang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP2-53;
关键词
Adaboost; Optical flow; Haar feature; Vehicles detection;

机译：Adaboost;光学流动;哈尔特征;车辆检测;

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