【摘 要】
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提出一种新的自行车检测方法,该方法无需在传统视频检测框架下进行背景更新和前景获取处理,而是直接利用局部方向梯度直方图描述符和支持向量机分类器构建一种窗口分类器,利
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林大学计算机公共教学中心,防化指挥工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50808092);“863”国家高技术研究发展计划项目(2009AA11Z210);吉林省科技厅发展计划项目(20080432);国家博士后面上项目(20090461035)
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提出一种新的自行车检测方法,该方法无需在传统视频检测框架下进行背景更新和前景获取处理,而是直接利用局部方向梯度直方图描述符和支持向量机分类器构建一种窗口分类器,利用不同尺度的窗口分类器直接探测图像空间是否存在自行车,该方法可满足动态和静态背景下自行车检测的双重需要。实验中,利用700个自行车样本和500个非自行车样本训练学习获取自行车分类器模型,并利用该分类模式对不同交通状态下的自行车视频序列进行测试,获得了良好的实验效果。
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