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J-GLOBAL ID：201802271441613701   整理番号：18A0302059

Adaboost分類器に基づく車両検出と追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Vehicle Detection and Tracking Algorithm Based on Adaboost Classifier

著者 (3件)： Chen Yongquan (合肥寰景信息技術有限公司,合肥 安徽,230088) ,  Chen Ying (合肥寰景信息技術有限公司,合肥 安徽,230088) ,  Chen Xuesan (合肥寰景信息技術有限公司,合肥 安徽,230088)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 10  ページ： 165-168,176  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 車両の検出と追跡は,インテリジェント交通分野における重要な研究課題の1つである。平安都市の建設を促進し,車両運転をより良く支援するために,Haar特徴とAdaboost分類器に基づくリアルタイム車両検出と追跡アルゴリズムを提案した。大量の車両の正の負サンプル画像を収集し、積分図に基づいて画像の類Haar特徴を抽出した。Adaboostアルゴリズムを用いて,Haarの特徴を選択し,分類器を訓練した。得られた分類器を用いて,パターンマッチングを行い,車両の検出を実現した。隣接フレームにおいて,車両の特徴マッチングを行い,車両の追跡を完了した。車両追跡に基づいて,車両速度測定と車両交通量の統計を,シーンキャリブレーションによって達成した。実際の道路シーンにおける実験結果は,提案した方法がリアルタイムで効果的に車両の検出と追跡を行うことができ,交通圧力をある程度緩和できることを示した。正確に車両速度測定と交通量統計を行うことができ、超高速と道路混雑の判定に関する根拠を提供でき、良好な応用前景がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 道路 ,  画像 ,  速度測定 ,  パターンマッチング ,  交通混雑 ,  交通量 ,  *アルゴリズム ,  都市
準シソーラス用語： 前景 ,  超高速 ,  特徴マッチング ,  実時間 ,  自動車運転 ,  *追跡アルゴリズム ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： vehicle detection and tracking ,  Haar-like features ,  Adaboost algorithm ,  speed measurement ,  traffic statistics

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： AdaBoost ,  分類器 ,  車両検出 ,  追跡アルゴリズム