视频中多目标车辆的检测与跟踪方法研究

张礼雄; 张忠林

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为了提高行驶车辆检测与追踪的准确性、时效性,提出了一个基于熵值法求权重的Adaboost和帧差法的混合检测模型.首先对路面车道线进行识别与分割,将当前摄像头所在的路面作为感兴趣区域提取出来;然后对区域内的车辆使用该模型进行检测与定位;最后使用改进的KCF算法对检测到的车辆进行追踪.实验结果证明,该方法可有效地滤除其他非目标物体,对车辆进行有效地筛选,准确率达95.5％,且检测效率较高,适合在路面场景下对汽车进行有效的检测与追踪.该模型优化了计算资源的使用数量,并且保证了在大量的图像帧中快速地识别与追踪车辆.

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来源
《计算机技术与发展》 |2018年第7期|125-129|共5页
作者
张礼雄; 张忠林;
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作者单位

兰州交通大学电子与信息工程学院;

甘肃兰州 730070;

兰州交通大学电子与信息工程学院;

甘肃兰州 730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
车辆检测与追踪; Adaboost算法; 帧差法; KCF算法;

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