基于机器学习的快速车辆检测方法

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时间:2019-03-17

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1、学校代码:10385分类号:研究生学号:1201414032密级:基于机器学习的快速车辆检测方法Fastvehicledetectionmethodbasedonmachinelearning作者姓名:郭新华指导教师:陈锻生实践导师:专业学位类别/领域:工程硕士/计算机技术研究方向:图像处理所在学院:计算机学院论文提交日期:二零一六年五月三十日摘要车辆检测作为一个实用而又具有挑战的课题,得到了很多的研究者的关注,但是要应用在实际生活中,如智能交通、辅助驾驶上的应用,目前依旧还存在着一些问题没有解决。本文针对车辆检测中的关键技术,提出了一个快速而准确的检测系统,并且取得了非常不错

2、的效果。本文的主要思路是通过机器学习的方法,通过对大量的车辆图片和非车辆图片进行学习一个车辆检测器,检测出图像中车辆的位置。在特征工程上,本文选取的是简化的HOG特征,在保留HOG特征的优秀性能的前提下,很大的提高了特征计算的速度,从而为实现实时车辆检测提供了保障。在分类器上,本文选用的是多视角的SVM分类器,有效的提高准确精度。本文的主要研究工作主要包括以下几部分:1.对当前车辆检测技术做了个综述,并且对比了各种方法的优点和不足。然后重点介绍窗口滑动框架技术。2.在特征工程上选用的简化的HOG特征,来加快计算,因而本文对HOG特征做了介绍,并且在此基础上对HOG特征进行了简化

3、加速,提高了检测速度。3.介绍了分类识别的方法,并详细介绍了SVM分类器的原理,以及用SVM分类器来实现了车辆检测。为了解决车辆视觉的多样性,本文使用到了多视角的分类模型。本文针对车辆检测问题提出了一种可行并有效的方法,并且通过实验证明,在场景不是特别复杂的情况下,效果比较理想。关键词:车辆检测HOG多视角SVMIAbstractVehicledetection,asapracticalandchallengingsubject,hasbeenconcernedbymanyresearchers.However,theapplicationofvehicledetection,

4、suchasintelligenttransportation,assisteddriving,therearestillsomeproblemsarenotresolved.Inthispaper,afastandaccuratedetectionsystemisproposedforthekeytechnologiesofvehicledetection,andithasachievedverygoodresults.TThemainideaofthispaperistousemachinelearningmethodstodetectvehicles,throughala

5、rgenumberofpositiveandnegativesamplestolearnavehicledetector,andthenusethisclassifiertoclassifywhetheritisavehicle.Forfeatureselection,thispaperselectsthesimplifiedHOGfeature.Thisfeaturehasexcellentdetectionperformance,greatlyimprovethespeedofthecalculationofthecharacteristics,soastoachiever

6、eal-timevehicledetectionprovidesaguarantee.Intheclassifier,thispaperchoosesthemultiviewSVMclassifier,whichcanimprovetheaccuracyoftheclassifier.Themainworkofthispaperincludesthefollowingsections:1.Thecurrentvehicledetectiontechnologyisreviewed,andtheadvantagesanddisadvantagesofvariousmethodsa

7、recompared.Then,thispaperintroducesthemethodofvehicledetectiontechnologybasedonlearningmethod.2.ByusingfastHOGfeaturestospeedupthecalculation,thispaperintroducesthecharacteristicsofHOG,andonthisbasistosimplifytheHOGfeaturestoaccelerate,improvethede

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