[发明专利]一种基于加权霍夫投票的多视角车辆检测方法有效
| 申请号： | 201710554766.8 | 申请日： | 2017-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN107330432B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 李冬梅;李涛;向涛;朱晓珺;张栋梁;曲豪;汪伟;郭航宇 | 申请（专利权）人： | 盐城禅图智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 郑州联科专利事务所(普通合伙) 41104 | 代理人： | 刘建芳 |
| 地址： | 224000 江苏省盐城市城南新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于加权霍夫投票的多视角车辆检测方法，包括以下步骤：步骤A：定义训练样本图像集；步骤B：对训练样本图像集中的正样本集合进行视角子类划分；步骤C：计算每个正样本对不同视角子类的贡献权重；步骤D：利用加权霍夫投票方法确定图像块在候选位置的投票分值；步骤E：在测试图像中确定车辆检测框；本发明利用LLE和k‑means实现车辆不同视角子类的自动划分，利用该划分定义了霍夫投票过程中正样本集合在不同视角下的投票权重，结合投票权重，进行精确定位的霍夫投票，从而实现多视角下车辆的准确检测；相较于现有技术，本发明大大提高了检测速度，并且有效的利用不同视角子类间的共享信息，从而进一步提高了车辆检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 投票 视角 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于加权霍夫投票的多视角车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：定义训练样本图像集图像大小为128×64；其中，fi为图像特征表达，在进行多视角划分时采用HOG特征，训练视觉单词和霍夫投票时采用多通道像素特征；yi∈{‑1,+1}为训练样本标签，yi＝‑1时Ii为背景样本，yi＝+1时Ii为目标样本；N为训练样本集大小；步骤B：对训练样本图像集中的正样本集合进行视角子类划分，其中，N+表示正样本个数；步骤C：计算每个正样本对不同视角子类的贡献权重；步骤D：利用加权霍夫投票方法确定图像块在候选位置的投票分值；步骤E：在测试图像中确定车辆检测框。
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