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公开(公告)号：CN103150903A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310049726.X
申请日：2013-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种自适应学习的视频车辆检测方法，该方法将视频车辆检测问题视为模式分类问题，主要由图像特征提取、分类器离线训练、分类器在线优化、车辆计数步骤组成：首先从监控视频中提取若干种有区分力的图像特征，这些特征既能够区分车辆和背景，又包含与光照和天气条件相关的环境信息；然后利用监督学习方法离线训练模式分类器，并在线优化模式分类器，自动调整各个分量分类器的结构和参数，使分类器具有自适应学习能力，在复杂交通场景中取得更好的分类效果；最后对分类结果序列做后处理，进一步提高车辆检测和计数的精度。本发明增强了现有的虚拟线圈车辆检测方法，具有显著的工程应用价值，能够促进视频监控领域和智能交通领域的发展。
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公开(公告)号：CN103093249B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310032257.0
申请日：2013-01-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种基于高清视频的出租车识别方法及系统，该方法主要由目标特征提取、模式分类器设计、出租车跟踪等步骤组成：首先从高清监控视频中精确分割前景区域，将每个前景区域作为一个目标，计算目标的三维尺寸、车顶标志、车身颜色等特征；然后利用这些特征，设计模式分类器，高效准确地识别出租车；最后对已识别的出租车，持续跟踪直至其驶出有效检测区域，避免对出租车重复识别。本发明还公开了一种基于高清视频的出租车识别系统，该系统包括高清摄像机、补光灯和工控机。本发明克服了现有车型识别技术在出租车识别方面的不足，是对城市出租车管理和调度的有力支撑，具有显著的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN103150903B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201310049726.X
申请日：2013-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种自适应学习的视频车辆检测方法，该方法将视频车辆检测问题视为模式分类问题，主要由图像特征提取、分类器离线训练、分类器在线优化、车辆计数步骤组成：首先从监控视频中提取若干种有区分力的图像特征，这些特征既能够区分车辆和背景，又包含与光照和天气条件相关的环境信息；然后利用监督学习方法离线训练模式分类器，并在线优化模式分类器，自动调整各个分量分类器的结构和参数，使分类器具有自适应学习能力，在复杂交通场景中取得更好的分类效果；最后对分类结果序列做后处理，进一步提高车辆检测和计数的精度。本发明增强了现有的虚拟线圈车辆检测方法，具有显著的工程应用价值，能够促进视频监控领域和智能交通领域的发展。
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公开(公告)号：CN103093249A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310032257.0
申请日：2013-01-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种基于高清视频的出租车识别方法及系统，该方法主要由目标特征提取、模式分类器设计、出租车跟踪等步骤组成：首先从高清监控视频中精确分割前景区域，将每个前景区域作为一个目标，计算目标的三维尺寸、车顶标志、车身颜色等特征；然后利用这些特征，设计模式分类器，高效准确地识别出租车；最后对已识别的出租车，持续跟踪直至其驶出有效检测区域，避免对出租车重复识别。本发明还公开了一种基于高清视频的出租车识别系统，该系统包括高清摄像机、补光灯和工控机。本发明克服了现有车型识别技术在出租车识别方面的不足，是对城市出租车管理和调度的有力支撑，具有显著的工程应用价值。
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