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公开(公告)号：CN106878674A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710016093.0
申请日：2017-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种鲁棒性比较强的基于监控视频的停车检测方法，基于前景历史像素点和图像相似度进行静止目标检测，主要包括混合高斯模型提取前景运动目标、通过可疑静止像素矩阵得到可疑静止目标区域、图像相似度的计算。在车辆识别阶段，对Haar分类器进行了改进，使得其在级联强分类器训练时避免出现训练过程滞停，可以保证在训练过程中避免出现滞停现象，使得级联强分类器训练鲁棒性增强。在车辆检测过程中，只将通过静止目标检测得到的静止目标区域和其邻域放到Haar分类器进行检测，而不是将整张图像放入Haar分类器检测，这样可以大大减少计算量，提高算法的实时性。另外，还采用基于混合高斯模型的遮挡检测解决暂时性遮挡的问题，降低算法的漏检率。
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公开(公告)号：CN106878674B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710016093.0
申请日：2017-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种鲁棒性比较强的基于监控视频的停车检测方法，基于前景历史像素点和图像相似度进行静止目标检测，主要包括混合高斯模型提取前景运动目标、通过可疑静止像素矩阵得到可疑静止目标区域、图像相似度的计算。在车辆识别阶段，对Haar分类器进行了改进，使得其在级联强分类器训练时避免出现训练过程滞停，可以保证在训练过程中避免出现滞停现象，使得级联强分类器训练鲁棒性增强。在车辆检测过程中，只将通过静止目标检测得到的静止目标区域和其邻域放到Haar分类器进行检测，而不是将整张图像放入Haar分类器检测，这样可以大大减少计算量，提高算法的实时性。另外，还采用基于混合高斯模型的遮挡检测解决暂时性遮挡的问题，降低算法的漏检率。
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