【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于多高斯模型的助力车检测方法,其特征在于,该方法通过提取运动物体的外形特征和运动特征进行助力车的识别,运动物体的大小和速度是两个非常重要的特征,该运动物体的大小和速度随着摄像头角度和与摄像头的距离的变化而不同,该方法建立两组高斯模型来反映不同种类运动物体的大小和速度分布;第一组高斯模型由三个高斯模型组成,分别描述汽车、助力车和行人的大小分布,根据运动物体的大小,很容易把汽车区分开;第二组高斯模型由两个高斯模型组成,分别表征助力车和行人的速度分布,得到这些分布后,根据“最小分类错误”原则,可以得到区分不同种类运动物体的阈值;具体的:该方法运动物体大小的高斯模型具体为:对每个像素点p(x,y),经过该点的运动物体的大小建模成三个高斯分布,ηs=(p(x,y),μi,σi)=12πσie-(x-μi)22σi2,??i=1,2,3其中ηs(p(x,y),μi,σi)是一个高斯密度函数,μi和σi2是对应的均值和方差,这三个分布中均值最大的表示汽车的大小分布,均值最小的代表行人的大小分布,第三个分布表示助力车的大小分布;该方法 ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:凌强,严金丰,张逸成,李峰,徐理想,
申请(专利权)人:中国科学技术大学,
类型:发明
国别省市:
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