陳擁權,陳 影,陳學三
(合肥寰景信息技術有限公司,合肥 安徽 230088)
基于Adaboost分類器的車輛檢測與跟蹤算法
陳擁權,陳 影,陳學三
(合肥寰景信息技術有限公司,合肥 安徽 230088)
車輛檢測與跟蹤是智能交通領域的重要研究課題之一。為了促進平安城市的建設,更好地輔助車輛駕駛,提出了一種基于類Haar特征和Adaboost分類器的實時車輛檢測與跟蹤算法。采集大量車輛正負樣本圖像,基于積分圖提取圖像的類Haar特征;利用Adaboost算法對類Haar特征進行選擇及分類器訓練;利用得到的分類器進行模式匹配,實現對車輛的檢測。在相鄰幀中進行車輛的特征匹配,完成車輛的跟蹤。在車輛跟蹤的基礎上,通過場景標定,實現對車輛的測速和車流量的統計。在真實道路場景中的實驗結果表明,所提方法能實時并有效地對車輛進行檢測與跟蹤,在一定程度上緩解了交通壓力;能準確地進行車輛測速和車流量統計,可為超速和道路擁擠的判定提供相關依據,具有較好的應用前景。
車輛檢測與跟蹤;類Haar特征;Adaboost算法;測速;車流量統計
隨著城市化進程的加快,智能交通的重要性越發凸顯。而車輛檢測作為智能交通領域中至關重要的一部分,激發了廣大學者們的研究興趣。車輛檢測方法一般有光流法[1-2]、幀差法[3-4]和背景差分法[5-6]等。其中,光流法的算法復雜度較高,不能在實時系統中得到有效應用;幀差法雖然算法復雜度較低,但是檢測精度達不到應用的需求;背景差分法是最常用的方法,但背景的初始化和維護比較困難,且由于忽視了相鄰像素點之間的關系,因此抗噪聲能力較差,同時算法易受圖像陰影的干擾,也不能很好地解決遮擋問題。……