铁道部重点科技项目(J2011X007)
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 相关作者：孙首群吕晓军刘硕研王冰王晓东更多>>
- 相关机构：中国铁道科学研究院上海理工大学更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会重点学科基金国家高技术研究发展计划铁道部重点科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 高铁闸机智能监控行人检测算法研究
- 针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求,提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG特征,进行GentleAdaBoost分类训练,得到高检测率的强...
- 赵瑞宇孙首群沈海燕王冰刘硕研
- 关键词：铁路运输梯度直方图行人检测
- 文献传递
- 铁路客运站复杂环境中的行人跟踪算法
- 针对铁路客运站复杂环境中行人目标难以跟踪的问题,本文提出一种融合背景建模和kalman滤波器的Mean-shift跟踪算法。首先采用行人目标的颜色直方图对图像目标概率密度进行快速估计;同时采用Kalman滤波器对目标的运...
- 孙首群刘康亚刘硕妍王冰
- 关键词：行人跟踪MEAN-SHIFTKALMAN滤波器
- 文献传递
- 基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift算法被引量：3
- 2012年
- 为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据Mean-Shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明:与传统Mean-Shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了Mean-Shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的Mean-Shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.
- 刘康亚孙首群刘硕研王冰吕晓军
- 关键词：智能交通运动目标跟踪MEAN-SHIFT算法
- 基于人脸图像的实名制火车票检票系统研究被引量：4
- 2013年
- 针对当前火车票实名制检票存在人工检票效率低、易造成检票口旅客滞留等问题,提出一种基于人脸图像的实名制火车票检票系统。首先在进站安检区域提取旅客的当前人脸图像和二代身份证人脸图像;其次将上述人脸图像上传至认证服务模块,运用基于旅客面部特征的身份认证算法进行身份认证,根据认证结果生成认证列表;最后将认证列表根据检票口信息下传至自动检票机(闸机),结合AFC检票信息完成实名制检票。实验结果表明,身份认证算法在FGnet人脸库上的正确认证率达到94.14%,且对光照与表情变化具有鲁棒性,能够满足火车票实名制检票的要求;该系统具有较高的可靠性和实时性。
- 王晓东孙首群王冰刘硕研吕晓军
- 关键词：人脸验证第二代身份证
- 基于旅客面部特征的实名制铁路车票检票身份认证算法被引量：4
- 2013年
- 为了高效地完成实名制铁路车票的验票流程,提出1种基于旅客面部Gabor特征的身份认证算法。采用二维Gabor滤波器提取人脸图像的Gabor特征,并对这些特征进行变换和重组;对重组后得到的特征矩阵进行类内差和类间差运算,获得初始样本,并运用主成分分析法进行样本降维,构造出支持向量机分类器,从而通过支持向量机分类器实现旅客身份的认证。在F-Gnet人脸图像库上的实验结果表明,该算法的正确认证率可达94.14%,且对光照与人脸表情变化具有鲁棒性。
- 孙首群王晓东王冰刘硕研吕晓军
- 关键词：人脸验证
- 高铁闸机智能监控系统中的行人检测算法研究被引量：6
- 2013年
- 针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求,提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG特征,进行Gentle AdaBoost分类训练,得到高检测率的强分类器;然后对待测图像进行垂直边缘预处理,根据行人图像与非行人图像的边缘对称性特征,排除大量非行人窗口;最后对剩余窗口提取HOG特征,依据训练出的AdaBoost分类器检测HOG特征向量,判断窗口是否含有行人。实验结果表明:改进的行人检测算法比原算法计算量少,能够在保证原有准确率的基础上,对图像进行更快的检测,满足高铁闸机行人检测系统的实时性要求。
- 赵瑞宇孙首群吕晓军刘硕研
- 关键词：铁路运输梯度直方图行人检测
- 铁路客运站复杂环境中的背景建模算法
- 为了解决铁路客运站复杂环境中运动目标难以检测的问题,本文提出一种基于分层组织的混合高斯背景建模算法。首先算法采用分层组织的形式将高斯模型分为背景模型层、竞争模型层和噪声模型层,不同层采用不同的更新机制。其次,算法引入晋级...
- 刘康亚孙首群刘硕妍吕晓军詹璇
- 关键词：智能交通运动目标检测混合高斯模型
- 文献传递
- 铁路客运站复杂环境中的运动目标检测被引量：1
- 2013年
- 采用分层组织的形式将传统高斯混合模型分为背景层、竞争层和噪声层,各层分别采用不同的更新机制,在各层之间引入晋级和降级机制以纠正可能存在的误判。采用基于轮廓检测的噪声滤波实现噪声层更新以消除噪声,并利用直方图匹配检测伪前景区域以提高对背景变化的适应能力。使用停车场视频和铁路客运站候车室视频对改进后高斯混合模型的检测效果进行了验证。验证结果表明:改进的高斯混合模型有效避免了长期静止的目标被融入背景,降低了光线突变或摄像机噪声的干扰,加快了背景改变时模型的更新速度,目标检测速度比传统GMM提高了10%。检则方法满足了铁路客运站智能视频监控实时性和准确性的要求,为视频分析奠定了基础。
- 孙首群刘康亚刘硕妍吕晓军詹璇
- 关键词：运动目标检测高斯混合模型直方图匹配噪声滤波
