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基于TOPHAT-PCNN的图像车辆目标检测方法研究
被引量：
6
1
作者
张栋冰
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期590-597,共8页
对传统的车辆目标检测方法进行改进,提出了一种基于形态学高帽变换(TOPHAT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的车辆目标检测方法.首先对交通图像进行形态学高帽变化提取图像的目标区域、然后分析了PCNN特征对车辆图像与非车辆图像的区分...
对传统的车辆目标检测方法进行改进,提出了一种基于形态学高帽变换(TOPHAT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的车辆目标检测方法.首先对交通图像进行形态学高帽变化提取图像的目标区域、然后分析了PCNN特征对车辆图像与非车辆图像的区分度,统计了熵特征和脉冲点火特征分别对原始图像和TOPHAT图像的有效性,选取了迭代平均熵作为车辆检测的有效特征,并采用滑窗的方式进行车辆检测,最后利用边缘密度信息对检测出的车辆目标进行后续验证.实验从有效性和准确性两方面进行验证,实验图片来自实际交通路口,结果表明:该方法能够有效地进行车辆目标检测,同时与其他车辆目标检测方法相比,具有检测率高、误检率低,消耗时间少等特点,能够较好的实现智能交通中车辆目标的快速检测.
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关键词
高帽变换
脉冲耦合神经网络
车辆检测
迭代平均熵
边缘密度
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职称材料
题名
基于TOPHAT-PCNN的图像车辆目标检测方法研究
被引量：
6
1
作者
张栋冰
机构
淮北师范大学计算机科学与技术学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期590-597,共8页
基金
安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2014B23)
安徽省级质量工程项目(2016jyxm0917)
文摘
对传统的车辆目标检测方法进行改进,提出了一种基于形态学高帽变换(TOPHAT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的车辆目标检测方法.首先对交通图像进行形态学高帽变化提取图像的目标区域、然后分析了PCNN特征对车辆图像与非车辆图像的区分度,统计了熵特征和脉冲点火特征分别对原始图像和TOPHAT图像的有效性,选取了迭代平均熵作为车辆检测的有效特征,并采用滑窗的方式进行车辆检测,最后利用边缘密度信息对检测出的车辆目标进行后续验证.实验从有效性和准确性两方面进行验证,实验图片来自实际交通路口,结果表明:该方法能够有效地进行车辆目标检测,同时与其他车辆目标检测方法相比,具有检测率高、误检率低,消耗时间少等特点,能够较好的实现智能交通中车辆目标的快速检测.
关键词
高帽变换
脉冲耦合神经网络
车辆检测
迭代平均熵
边缘密度
Keywords
top-hat trasformation （TOPHAT）, pulse coupled neural network （PCNN）, vehicles detection, iterative average mean entropy, edge density
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于TOPHAT-PCNN的图像车辆目标检测方法研究
张栋冰
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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