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采用稀疏SIFT特征的车型识别方法
被引量：
13
1
作者
张鹏
陈湘军
+1 位作者
阮雅端
陈启美
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期137-143,共7页
针对实际应用中因图像清晰度低等因素导致的车型识别误差过大的问题,提出了一种基于稀疏尺度不变转换特征(sparse scale invariant feature transform,S-SIFT)的车型识别方法。该方法用背景建模方法检测交通视频运动目标,提取目标SIFT特...
针对实际应用中因图像清晰度低等因素导致的车型识别误差过大的问题,提出了一种基于稀疏尺度不变转换特征(sparse scale invariant feature transform,S-SIFT)的车型识别方法。该方法用背景建模方法检测交通视频运动目标,提取目标SIFT特征;通过L1约束计算出SIFT特征的稀疏编码,并用最大池化方法降低稀疏编码维度,在线性SVM分类器中完成车型分类,弥补了背景建模方法识别误差过大、不具备车型分类功能的缺陷。经G36高速公路实际应用表明:算法对车辆场景识别率可达98%以上,车型识别准确率可达89%以上,对低清晰度、不同视角、雨雪、遮挡等场景有很好的鲁棒性;图像平均处理时间不超过40ms,可满足系统对实时性的要求,在准确率和时间效率两方面均明显优于传统的SIFT方法和HOG方法。
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关键词
深度学习
车型识别
稀疏特征
尺度不变转换特征
线性支持向量机分类
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职称材料
题名
采用稀疏SIFT特征的车型识别方法
被引量：
13
1
作者
张鹏
陈湘军
阮雅端
陈启美
机构
南京大学电子科学与工程学院
江苏理工学院计算机工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期137-143,共7页
基金
国家科技重大专项资助项目(2012ZX03005-004-003)
国家自然科学基金资助项目(61105015)
文摘
针对实际应用中因图像清晰度低等因素导致的车型识别误差过大的问题,提出了一种基于稀疏尺度不变转换特征(sparse scale invariant feature transform,S-SIFT)的车型识别方法。该方法用背景建模方法检测交通视频运动目标,提取目标SIFT特征;通过L1约束计算出SIFT特征的稀疏编码,并用最大池化方法降低稀疏编码维度,在线性SVM分类器中完成车型分类,弥补了背景建模方法识别误差过大、不具备车型分类功能的缺陷。经G36高速公路实际应用表明:算法对车辆场景识别率可达98%以上,车型识别准确率可达89%以上,对低清晰度、不同视角、雨雪、遮挡等场景有很好的鲁棒性;图像平均处理时间不超过40ms,可满足系统对实时性的要求,在准确率和时间效率两方面均明显优于传统的SIFT方法和HOG方法。
关键词
深度学习
车型识别
稀疏特征
尺度不变转换特征
线性支持向量机分类
Keywords
deep learning
vehicle recognition
sparse feature
scale invariant feature transform
linear support vector machine classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用稀疏SIFT特征的车型识别方法
张鹏
陈湘军
阮雅端
陈启美
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
13
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