一種基于像素差值特征的車輛檢測(cè)方法

連　捷

(中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,安徽 合肥 230088)

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一種基于像素差值特征的車輛檢測(cè)方法

連捷

(中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,安徽 合肥 230088)

摘要：為了快速定位監(jiān)控場(chǎng)景中的車輛位置，提出了一種基于像素差值特征的車輛檢測(cè)方法。首先提取圖像的歸一化像素差值特征(NPD)，之后使用深度二次樹(DQT)學(xué)習(xí)最優(yōu)的特征子集，最后使用AdaBoost算法篩選最具區(qū)分力的特征構(gòu)建強(qiáng)分類器。以含有正面、側(cè)面及背面三個(gè)角度超過3 500個(gè)樣本為測(cè)試集進(jìn)行了快速車輛檢測(cè)測(cè)試，并與梯度方向直方圖(HOG)和Haar的組合特征進(jìn)行了對(duì)比。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，基于NPD的車輛檢測(cè)方法最優(yōu)，其檢測(cè)率和檢測(cè)時(shí)間分別為85.47%和200 ms。

關(guān)鍵詞：車輛檢測(cè)；NPD特征；深度二次樹；級(jí)聯(lián)分類器

引用格式：連捷. 一種基于像素差值特征的車輛檢測(cè)方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2016,35(13)：43-44，50.

0引言

公共安全中的汽車是一個(gè)關(guān)鍵性元素，如何快速檢測(cè)出車輛，并進(jìn)行后續(xù)分析具有實(shí)際意義。基于視頻分析的車輛檢測(cè)算法主要包括：幀間差分法、光流法、背景差分[1-3]等。這些算法要么過于簡(jiǎn)單，檢測(cè)效果不好，要么過于復(fù)雜，計(jì)算量太大，對(duì)于海量視頻分析不太現(xiàn)實(shí)?；贏daBoost 算法[4]雖然速度快，但是虛警率較高，檢測(cè)效果一般。NEGRI P等人[5]綜合了HOG特征和Haar特征，將兩種特征的融合特征作為AdaBoost訓(xùn)練的輸入，該方法對(duì)單一角度的車輛檢測(cè)結(jié)果較好，但對(duì)多角度的車輛檢測(cè)擴(kuò)展性能不好。本文對(duì)傳統(tǒng)AdaBoost 算法進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合歸一化像素差值特征(NPD)和深度二次方樹(DQT)[6]，使用多角度車輛樣本來訓(xùn)練AdaBoost，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法與參考文獻(xiàn)[5]中的檢測(cè)算法相比較，檢測(cè)速度更快，檢測(cè)率更高。

1基于NPD及DQT的車輛檢測(cè)方法

1.1歸一化像素差值特征空間

一幅圖像中的兩個(gè)像素的歸一化像素差值(NPD)特征可以定義如下：

(1)

其中,x≥0,y≥0是兩個(gè)像素的灰度值，當(dāng)x=y=0 時(shí)，定義f(0,0)為0。

NPD特征度量?jī)蓚€(gè)像素值的相對(duì)差異性。f(x,y)的符號(hào)表示像素x和y的序數(shù)關(guān)系，幅值表示兩個(gè)像素的相對(duì)差值。NPD對(duì)于灰度值的線性變化具有不變性。

1.2深度二次樹

傳統(tǒng)的基于AdaBoost 分類器的車輛檢測(cè)算法是將若干弱分類器通過訓(xùn)練組合成一個(gè)強(qiáng)分類器。這種弱分類器的缺點(diǎn)是解析不同特征空間維數(shù)的相關(guān)性的能力較弱，另外它也忽略了特征中的高階信息。本文提出了一個(gè)更好的弱分類器,使用二次元分割策略和一個(gè)更深的樹形結(jié)構(gòu)。對(duì)于一個(gè)特征x，本文使用如下函數(shù)劃分一個(gè)樹的節(jié)點(diǎn):

ax2+bx+c

(2)

其中，a、b、c是常值，t是劃分閾值，驗(yàn)證其是否位于兩個(gè)學(xué)習(xí)到的閾值之間。式(2)同時(shí)考慮特征x的一階和二階信息，使其可以更好地解析劃分策略。

1.3車輛檢測(cè)器

由于 NPD特征含有很多冗余信息，本文使用AdaBoost 算法學(xué)習(xí)最有區(qū)分力的特征，構(gòu)建強(qiáng)分類器[8]，并采用Gentle AdaBoost算法[9]來學(xué)習(xí)基于NPD特征的深度二次元樹。

參考文獻(xiàn)像[7]一樣，一個(gè)級(jí)聯(lián)分類器被進(jìn)一步學(xué)習(xí)用于快速車輛檢測(cè)。這里只學(xué)習(xí)一個(gè)級(jí)聯(lián)分類器來進(jìn)行車輛檢測(cè)。此外還采用了軟級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)[10]來快速學(xué)習(xí)和排除負(fù)樣本。軟級(jí)聯(lián)看作一個(gè)AdaBoost分類器，每個(gè)弱分類器有一個(gè)終點(diǎn)。每個(gè)迭代過程中，一個(gè)深度二次元樹作為弱分類器被學(xué)習(xí)，當(dāng)前AdaBoost分類器的閾值也被學(xué)習(xí)。多個(gè)深度二次元樹被組合成一個(gè)強(qiáng)分類器。

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為對(duì)本文提出的算法進(jìn)行測(cè)試，采用了合肥交通局提供的交通監(jiān)控圖像。實(shí)驗(yàn)圖像由10個(gè)相機(jī)在合肥不同的路口進(jìn)行采集，原始圖像大小覆蓋范圍為1 920×1 080～2 448×2 048。圖1顯示了部分車輛圖像。

圖1　實(shí)驗(yàn)圖像

用于訓(xùn)練的樣本是1 499張圖像中的4 957個(gè)車輛，大小歸一化為24×24，負(fù)樣本由不包含車輛圖像的24 840個(gè)樣本組成。最終的檢測(cè)器包含1 226個(gè)深度二次元樹，46 401個(gè)NPD特征。NPD特征的計(jì)算可以通過查表法來加速計(jì)算。

使用3 568個(gè)車輛圖像對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試，正確檢測(cè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是檢測(cè)出的目標(biāo)框與標(biāo)記的框交并比大于某一閾值，本文將閾值取為0.5。將車輛圖像分為較難、中等和較易3個(gè)數(shù)據(jù)集，對(duì)應(yīng)每個(gè)數(shù)據(jù)集的車輛數(shù)目分別為1 073、960和1 535，每種車輛數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果如表1所示。由圖2的檢測(cè)結(jié)果可以看出，本文提出的方法對(duì)不同尺度、不同角度的車輛魯棒性較好。

表1　檢測(cè)結(jié)果比較

圖2　車輛檢測(cè)結(jié)果

另外，為了與之前的方法進(jìn)行對(duì)比，使用NEGRI P[7]提出的HOG和Haar組合特征在相同的訓(xùn)練集上訓(xùn)練AdaBoost分類器，負(fù)樣本從362張不含車輛的圖片隨機(jī)裁切，使用訓(xùn)練好的分類器對(duì)3個(gè)難度不同的測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如表1所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所使用的NPD特征在檢測(cè)性能上超越了HOG和Haar特征，對(duì)于降采樣后平均尺寸為640×480的圖像，檢測(cè)一張圖像NPD約需200 ms，而HOG-Haar組合特征約需1 s。

3結(jié)論

針對(duì)海量視頻中的快速有效車輛檢測(cè)問題，本文提出了一種改進(jìn)的AdaBoost算法，結(jié)合歸一化像素差值特征(NPD)和深度二次方樹(DQT)來提高模型的表示能力，通過各種角度的車輛樣本訓(xùn)練得到改進(jìn)的AdaBoost車輛檢測(cè)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)AdaBoost算法相比較，本文算法能夠快速有效地檢測(cè)前后面、側(cè)面的車輛，具有一定實(shí)用性。

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中圖分類號(hào)：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.13.014

(收稿日期：2016-04-05)

作者簡(jiǎn)介：

連捷(1988-)，男，碩士，助理工程師，主要研究方向：智能交通圖像處理和模式識(shí)別。

An efficient vehicle detection method based on pixel difference features

Lian Jie

(China Electronics Technology Group Corporation No.38 Research Institute, Hefei 230088, China)

Abstract:An efficient vehicle detection algorithm is proposed for traffic surveillance images, which is based on a new image feature called Normalized Pixel Difference (NPD).A deep quadratic tree is constructed to learn the optimal subset of NPD features and their combinations. And AdaBoost algorithm is used to select discriminative features and form a strong classifier. A dataset with three viewpoints, which consists of more than 3 500 images is used to test the proposed method. The experimental results indicate that compared with the HOG and Haar combination feature, the proposed NPD based method is the best with a detection accuracy of 85.47% and an elapsed time of 200 ms.

Key words:vehicle detection; NPD feature; deep quadratic tree; cascade classifier