基于MapReduce的公路视频图像车型分类研究

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分析公路视频图像,从而对经过的车辆进行较高精度的分类,是一个颇且实用价值的课题。如何在保证分类精度的同时提高系统性能,无疑是一个具有挑战性的任务。提出了一个多特征融合的分类框架,结合车辆的全局几何特征、SIFY局部特征,以及Gabor纹理特征对车辆进行分类,提高了分类精度;为了提高系统的性能,设计了基于MapReduce的并行算法,通过对图像分块,实现数据并行。实验结果表明,该方案能够在提高分类精度的基础上仍然保持较高的系统性能。
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