【摘 要】
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针对被部分遮挡车辆的漏检率高这一难点,在深入分析可变形部件模型的基础上,提出了基于双车辆可变形部件模型的车辆检测算法。该算法采用对图像分区域匹配和对匹配结果进行融
【机 构】
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江苏大学汽车工程研究院,江苏大学汽车与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403172,61601203,U1564201);中国博士后基金(2014M561592,2015T80511);江苏省六大人才高峰项目(2015-JXQC-012,2014-DZXX-040);江苏省自然科学基金(BK20140555)资助
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针对被部分遮挡车辆的漏检率高这一难点,在深入分析可变形部件模型的基础上,提出了基于双车辆可变形部件模型的车辆检测算法。该算法采用对图像分区域匹配和对匹配结果进行融合的方法来减少多车辆检测中被部分遮挡车辆检测的漏检情况。实验结果表明:该算法在部分遮挡车辆的检测中要优于已有算法,它明显地降低了漏检率,满足安全驾驶辅助技术应用中的实时性要求。
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