分层式宽度模型的实时车型识别算法

论文摘要

车辆车型识别技术在智能交通系统中至关重要,现有的车辆车型识别技术难以兼顾识别精度和识别速度。针对高速公路环境下的车型识别问题,提出了浅层特征层与宽度特征层相结合的分层式宽度模型实时进行车型识别。首先利用颜色空间转换和多通道HOG算法相结合,减少光照环境的影响,同时实现对车辆图像的特征提取,结合PCA降维技术,降低计算复杂度;然后对图像特征进行稀疏表示和非线性映射,减少图像特征之间的相关性;最后用岭回归学习算法对提取的样本特征进行训练,求出样本特征与样本标签之间的权重系数,实现对车辆车型的识别。在BIT-Vehicle车型数据库的实验结果表明,本文所提算法的识别精度为96.69%,识别速度高达70.3帧/s。本文算法在提高车型识别精度的同时保证了实时性,在识别精度和速度方面优于其他算法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李洪均,周泽

关键词: 车型识别,分层式宽度模型,实时性,稀疏表示

来源: 数据采集与处理 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 南通大学电子信息学院,南通智能信息技术联合研究中心,通科微电子学院

基金: 国家自然科学基金(61601248)资助项目,江苏省高校自然科学研究面上项目(16KJB510036)资助项目,南通市科技计划(MS12016025)资助项目,南通大学-南通智能信息技术联合研究中心(KFKT2017B04)资助项目,国家级大学生创新创业训练计划(201810304019Z)资助项目

分类号: U495;TP391.41

DOI: 10.16337/j.1004-9037.2019.01.009

页码: 80-90

总页数: 11

文件大小: 1407K

下载量: 104

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标签：车型识别论文;  分层式宽度模型论文;  实时性论文;  稀疏表示论文;