基于特征融合和集成学习的隧道内车辆视频识别方法

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摘要：随着数字视频技术在交通领域的广泛应用,视频车辆识别成为了一个＂ITS＂领域的基础问题.视频图像中的车辆识别是一个典型的分类学习问题,针对这一问题,提出一种基于特征融合和集成机器学习的车辆识别算法.该方法首先获取视频序列中的兴趣区域;然后对兴趣区域提取纹理特征、Hu不变矩特征和小波特征,将这些特征组合成一种新的特征向量;然后将组合特征向量作为BP神经网络输入进行训练得到基分类器,最后利用Adaboost方法将BP神经网络集成得到强分类器.对所用方法进行了实验对比分析,其统计正检率、误检率、漏检率以及准确率等多参数结果均优于其他两种算法,实验验证该方法具有较好的识别率和鲁棒性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95142B/201601/667960157.html

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关键词：视频识别 识别方法 学习的 adaboost BP神经网络 车辆识别 小波变换 Hu不变矩 灰度共生矩 集成学习

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