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融合SIFT和级联分类器的特种车辆自动检测识别

         
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针对特定场景中特种车辆因多环境影响因素下数据不均衡、检测精度和识别准确率低的问题,提出一种融合尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和级联分类器的特种车辆自动检测及识别预测方法。首先,图像预处理后运用SIFT特征提取图像主体区域特征点及特征描述子;其次,结合SIFT特征点的密度调整优化算法实现目标车辆检测;最后,运用KMeans聚类算法获得目标检测框中SIFT特征描述子的中心聚类点,生成表征目标主体图像的128维特征描述子,并最终输入RF-RBF(Random Forest-Radial Basis Function)级联分类器进行学习并识别预测。该文均采用K折交叉验证方法保证模型的稳定性和可靠性。实验结果表明,在特定场景下特种车辆目标检测获得了75.47%平均交并比,级联分类器在特种车辆识别的综合准确率、精确率、召回率、F1-Score值以及FPS值分别为87.35%、88.17%、97.27%、92.38%以及21。进一步验证融合SIFT和级联分类器模型具有较好的自动化检测准确性和识别分类能力。

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