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题名基于多特征提取和SVM参数优化的车型识别
被引量:19
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作者
程淑红
高许
周斌
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机构
燕山大学电气工程学院
秦皇岛中信戴卡股份有限公司博士后工作站
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期348-352,共5页
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基金
国家自然科学基金(61601400)
河北省博士后择优资助项目(B2016003027)
秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201701B009)
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文摘
提出了一种基于多特征提取和支持向量机(support vector machines,SVM)参数优化的车型识别方法,此方法解决了采用单一特征容易受到光照、天气、阴影等环境影响的问题,并且可以对运动中的车辆进行车型识别。首先,采集车辆样本并进行图像预处理,提取车辆的几何特征、纹理特征和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征;其次,将提取的多种特征量进行组合测试,并与单个特征量的测试结果进行比较;最后,采用粒子群算法优化SVM的参数并使用优化的SVM参数进行运动车辆的车型识别。实验结果表明:提出的多特征提取和SVM参数优化相结合的车型识别方法能够取得很好的识别效果,识别率达到90%以上。
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关键词
计量学
车型识别
图像处理
多特征提取
支持向量机
参数优化
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Keywords
metrology
vehicle recongnition
image-processing
multi-feature extraction
support vector machines
parameter optimization
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分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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