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图像分区域多特征融合斜向车辆检测算法研究
| 题名： | 图像分区域多特征融合斜向车辆检测算法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 曾娟;李守义;张洪昌 |
| 作者单位： | 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室;交通物联网技术湖北省重点实验室 |
| 关键词： | 智能交通;Adaboost级联分类器;双阈值分割算法;斜向车辆;核主成分分析 |
| 摘要： | 目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段，用于预防交通事故的发生。针对前 向车辆的检测技术日益成熟，并有商业化的产品出现，而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆 的检测与跟踪问题。针对车道线检测算法，提出基于Hough变换与K-means聚类融合的改进车道线检测算法，并结 合R0I区域提取，缩小检测范围。针对车辆检测，提出对车辆检测算法的两级优化：首先利用车辆阴影特征和图像 垂直边缘特征融合，生成疑似目标区域，提出两次自适应阈值分割与OTSU算法融合的改进双阈值分割算法 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 08 |
| 页码： | 99-107 |
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