A Multistep Framework for Vision Based Vehicle Detection
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Vision based vehicle detection is a critical technology that plays an important role in not only vehicle active safety but also road video surveillance application.
In this work, a multistep framework for vision based vehicle detection is proposed.
In the first step, for vehicle candidate generation, a novel geometrical and coarse depth information based method is proposed.
In the second step, for candidate verification, a deep architecture of deep belief network (DBN) for vehicle classification is trained.
In the last step, a temporal analysis method based on the complexity and spatial information is used to further reduce miss and false detection.
Experiments demonstrate that this framework is with high true positive (TP) rate as well as low false positive (FP) rate.
On road experimental results demonstrate that the algorithm performs better than state-of-the-art vehicle detection algorithm in testing data sets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hai& Cai, Yingfeng. 2014. A Multistep Framework for Vision Based Vehicle Detection. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1039792
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hai& Cai, Yingfeng. A Multistep Framework for Vision Based Vehicle Detection. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1039792
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hai& Cai, Yingfeng. A Multistep Framework for Vision Based Vehicle Detection. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1039792
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1039792
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر