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题名稀疏超完备车辆识别与统计
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作者
逯鹏
娄亚飞
刘奉哲
李玉松
黄石磊
汤玉合
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机构
郑州大学电气工程学院
中电投河南公司技术信息中心
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期93-98,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.60841004
No.60971110
+2 种基金
No.61172152)
河南省青年骨干教师资助计划基金(No.2012GGJS-005)
郑州市科技攻关基金(No.112PPTGY219-8)
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文摘
针对自动准确稳健的高速车辆统计问题,模拟视觉机制建立稀疏超完备表示模型,以图像单元作为处理对象,用少量非零响应稀疏系数表达目标图像的内在结构和本质属性,解决不同环境下、不同类别车辆的识别问题.采用虚拟检测线技术设置动态车道进行在线统计,对多环境状况下车辆统计准确率达98.89%.结果表明算法能有效抑制外界环境干扰,如光线变化和摄像机抖动等,其鲁棒性和准确率高于传统算法.
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关键词
稀疏超完备
图像单元
虚拟检测线
车辆识别
车辆统计
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Keywords
sparse over-completeness, image unit, virtual detection line, vehicle identification, vehicle counting
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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