基于EdgeBoxes與旋轉(zhuǎn)不變特征的車輛檢測基于EdgeBoxes與旋轉(zhuǎn)不變特征的車輛檢測摘要：車輛檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要研究方向之一。本文提出了一種基于EdgeBoxes和旋轉(zhuǎn)不變特征的車輛檢測方法。首先，我們利用EdgeBoxes算法對圖像進(jìn)行候選區(qū)域生成。然后，我們使用旋轉(zhuǎn)不變特征描述子來對候選區(qū)域進(jìn)行特征提取。最后，我們采用支持向量機(jī)進(jìn)行車輛與非車輛的分類。實驗結(jié)果表明，本文所提出的方法在車輛檢測任務(wù)上取得了很好的性能。1引言車輛檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要研究方向之一。它在交通監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。然而，由于車輛的形狀多樣、姿態(tài)復(fù)雜等因素，車輛檢測任務(wù)具有一定的難度。因此，如何設(shè)計一種高效準(zhǔn)確的車輛檢測方法成為了研究人員關(guān)注的焦點。2相關(guān)工作目前，已經(jīng)有許多車輛檢測相關(guān)的方法被提出。例如，基于Haar特征的方法通過訓(xùn)練一個級聯(lián)的強(qiáng)分類器來進(jìn)行車輛檢測。然而，這種方法對車輛的尺度、形變等變化較為敏感，且計算復(fù)雜度較高。因此，需要設(shè)計一種更加穩(wěn)健高效的車輛檢測方法。3方法本文提出的車輛檢測方法主要包括候選區(qū)域生成、特征提取和分類三個步驟。3.1候選區(qū)域生成我們使用EdgeBoxes算法對圖像進(jìn)行候選區(qū)域生成。EdgeBoxes是一種高效準(zhǔn)確的候選區(qū)域生成算法，它通過計算圖像中的邊緣響應(yīng)來識別具有車輛特征的區(qū)域。使用EdgeBoxes算法可以大大減少候選區(qū)域的數(shù)量，提高后續(xù)步驟的運(yùn)算效率。3.2特征提取為了提取具有良好的判別能力的特征，我們引入了旋轉(zhuǎn)不變特征描述子。旋轉(zhuǎn)不變特征描述子能夠在不同姿態(tài)下提取到相同的特征，從而增強(qiáng)了車輛檢測算法的魯棒性。我們使用基于梯度方向直方圖的旋轉(zhuǎn)不變特征描述子來描述候選區(qū)域的特征。通過計算各個像素點的梯度方向，我們可以得到每個像素點的梯度直方圖。然后，我們將梯度直方圖進(jìn)行歸一化處理，并拼接成一個向量作為候選區(qū)域的特征向量。3.3分類在分類階段，我們使用支持向量機(jī)來進(jìn)行車輛與非車輛的分類。支持向量機(jī)是一種常用的分類方法，它通過將樣本映射到高維空間來找到一個最優(yōu)的超平面，從而實現(xiàn)分類。我們使用訓(xùn)練集對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用測試集對其進(jìn)行評估。4實驗結(jié)果我們將提出的方法與其他常用的車輛檢測方法進(jìn)行了對比實驗。實驗結(jié)果表明，我們提出的方法在各項評價指標(biāo)上取得了較好的性能。與其他方法相比，我們的方法具有更高的檢測準(zhǔn)確率和更低的誤檢率。5結(jié)論本文提出了一種基于EdgeBoxes和旋轉(zhuǎn)不變特征的車輛檢測方法。實驗結(jié)果表明，該方法具有較好的性能。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化算法的性能，并在實際場景中應(yīng)用該方法。參考文獻(xiàn)：[1]ZitnickCL,DollarP.Edgeboxes:Locatingobjectproposalsfromedges[C]//ECCV.2014:391-405.[2]DalalN,TriggsB.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection[C]//CVPR.2005:886-893.[3]CortesC,Vapnik