复杂交通场景中采用稀疏表示的车辆识别方法

被引：12

作者：

李修志 ^{[1
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吴健 ^{[1
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崔志明 ^{[1
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陈建明 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 苏州大学智能信息处理及应用研究所

[2] 江苏怡和科技股份有限公司

来源：

中国图象图形学报 | 2012年 / 17卷 / 03期

关键词：

稀疏表示; 方向梯度直方图; 车辆识别; 智能交通; 压缩感知;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对智能交通系统中复杂交通场景下对于车辆识别的难点问题,提出一种基于方向梯度直方图特征和稀疏表示的车辆目标识别方法。该方法首先使用方向梯度直方图特征分别提取训练样本和待测目标信息,通过稀疏表示的方法将训练样本训练为过完备字典,最后通过待测目标在字典中稀疏度和重构残差判定目标是否为车辆并对其标注。实验结果表明,提出的方法在粘连遮挡、目标类别多样等复杂交通场景中有较好的识别率和实时性。

引用

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页数：6