摘要：道路監(jiān)控視頻具有場(chǎng)景復(fù)雜、車輛型號(hào)多樣、外觀相似、剛性運(yùn)動(dòng)等特點(diǎn).針對(duì)道路監(jiān)控視頻中智能識(shí)別車輛的應(yīng)用需求,構(gòu)建了車輛圖像的訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù).然后利用Haar-like特征、顏色特征和HOG特征,構(gòu)建了一個(gè)包含車輛形狀、邊緣、紋理、顏色和梯度等混合特征的細(xì)粒度特征池,得到車輛的全局外觀模型.在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建出一個(gè)過(guò)完備的初始字典,再通過(guò)有監(jiān)督的判別字典學(xué)習(xí)方法,訓(xùn)練出一個(gè)具有稀疏性和判別性的分類器.為進(jìn)一步提高視頻中車輛判斷和識(shí)別的穩(wěn)定性,滿足實(shí)時(shí)視頻處理的需求,提出了引入反饋結(jié)構(gòu)約束的"檢測(cè)—分類—跟蹤"車輛識(shí)別框架,以提高系統(tǒng)處理視頻的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性.
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