資料介紹
車型識別是智能交通系統(tǒng)研究的關鍵技術之一,針對車型識別的過程中存在處理的信息量大,提取特征維數(shù)高,識別實時性較差等問題,設計了一種融入PCA的LBP特征降維車型識別算法。首先在視頻序列中使用幀間差分法提取目標車輛;然后計算目標車輛的I。BP特征并利用PCA方法將數(shù)據(jù)由像素維數(shù)降至訓練數(shù)據(jù)維數(shù),在增強識別算法對光線變化魯棒性的同時,一定程度上降低了車型識別的計算量;最后利用最小距離分類器對目標車輛進行分類識別。實驗結果表明,所設計的車型識別算法與常規(guī)PCA方法相比,所設計的算法在光照變化時識別準確率有所提高,算法的實時性得到了一定的提升。
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