宁波市自然科学基金(2012A610020)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 相关作者：陈志荣陆星家尹天鹤杨帆林勇更多>>
- 相关机构：宁波工程学院美国德州大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于外观和运动的车辆检测和追踪算法研究被引量：2
- 2014年
- 针对机动车在检测和追踪过程中容易受到光照变化、目标遮挡以及天气变化等影响的问题,提出一种基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)与多假设数据关联算法的多机动车检测和追踪算法。根据HOG特征模板匹配与MCMC运动状态估计,将外观模型和运动模型相结合,并保持全局数据关联。通过提高检测匹配阈值,降低运动估计误差,使算法满足精准性和实时性的要求。实验结果表明,该算法能够准确地估计机动车的运动状态,具有较高的检测准确率、精度与实时性,在正常光照条件下,检测和追踪的精度分别达到90%和85%以上。
- 陆星家郭璘陈志荣林勇
- 基于HOG和Haar特征的行人追踪算法研究被引量：7
- 2013年
- 行人在真实场景的检测和追踪是多目标检测和追踪研究中的一个重要问题,尤其是在真实的三维场景中的多行人之间的遮挡、拥挤以及背景的变化对多目标检测和追踪研究造成了严重的挑战。在多目标检测中利用了Haar特征、HOG特征,在行人正面向相机运动时,采用Haar特征检测器检测人脸,并结合Haar运动模型完成行人的检测,当行人侧向运动时,采用HOG特征,利用层次-部分模型进行行人的检测和追踪,在完成行人的检测之后,利用最大权重独立集合算法完成帧间目标的关联。通过对ETH、TUD以及本地样本库的检测和追踪结果表明,采用Haar特征和HOG特征的检测算法对于行人的正面和侧面都具有较高的检测准确率、精确度。
- 陆星家陈志荣尹天鹤杨帆
- 关键词：HAAR-LIKE特征HOG特征
