【摘 要】
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为了提高行驶车辆检测与追踪的准确性、时效性,提出了一个基于熵值法求权重的Adaboost和帧差法的混合检测模型。首先对路面车道线进行识别与分割,将当前摄像头所在的路面作为
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(1508RZJA076)
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为了提高行驶车辆检测与追踪的准确性、时效性,提出了一个基于熵值法求权重的Adaboost和帧差法的混合检测模型。首先对路面车道线进行识别与分割,将当前摄像头所在的路面作为感兴趣区域提取出来;然后对区域内的车辆使用该模型进行检测与定位;最后使用改进的KCF算法对检测到的车辆进行追踪。实验结果证明,该方法可有效地滤除其他非目标物体,对车辆进行有效地筛选,准确率达95.5%,且检测效率较高,适合在路面场景下对汽车进行有效的检测与追踪。该模型优化了计算资源的使用数量,并且保证了在大量的图像帧中快速地识别与追踪车辆。
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