一种基于局部HOG特征的运动车辆检测方法

摘要

在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波的方式对图像进行预处理,然后在图像中选取特定区域并设置一条虚拟检测线,将此检测线作为感兴趣区域(ROI)来提取灰度图像的局部HOG特征向量,最后采用支持向量机(SVM)对局部HOG特征向量进行模型训练,以及对车辆处于检测线和离开检测线这2种状态进行分类和计数。针对支持向量机的输出结果存在噪声点的问题,使用检测队列和二次确认模块相结合的方法进行过滤,且在选取训练样本时利用车尾阴影来提高检测的灵敏度。该方法与传统的基于车辆整体外观的HOG特征检测方法及其他车辆计数方法相比,具有检测率高、实时性强、灵敏度高的特点,尤其在平均车头时距较小的交通拥挤状况中,检测效果明显优于其他方法。

关键词

虚拟检测线 / 局部方向梯度直方图特征 / 支持向量机 / 车辆检测