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公开(公告)号：CN109376641A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811203391.1
申请日：2018-10-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机航拍视频的运动车辆检测方法，首先采用SURF算法对图像进行特征点匹配及异常点剔除，利用联合全局和局部单应性矩阵的无人机图像配准算法以获取转换矩阵，补偿机载相机运动产生的不利影响，随后，采用2帧差法减小待检测区域，再根据超像素的中心遍历待检测区域，进一步提高运动车辆检测的效率，然后，利用多通道HOG特征算法提取车辆的低阶特征，引入车辆的上下文信息获取车辆的高阶特征，并融合这两种特征以得到目标车辆的多阶特征，最后，结合多阶特征和字典学习算法，实现运动车辆检测。本方法能够抑制无人机机载相机运动带来的影响，处理图像中车辆形变和背景干扰，可提高运动车辆检测的鲁棒性和实时性。
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公开(公告)号：CN109376641B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811203391.1
申请日：2018-10-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机航拍视频的运动车辆检测方法，首先采用SURF算法对图像进行特征点匹配及异常点剔除，利用联合全局和局部单应性矩阵的无人机图像配准算法以获取转换矩阵，补偿机载相机运动产生的不利影响，随后，采用2帧差法减小待检测区域，再根据超像素的中心遍历待检测区域，进一步提高运动车辆检测的效率，然后，利用多通道HOG特征算法提取车辆的低阶特征，引入车辆的上下文信息获取车辆的高阶特征，并融合这两种特征以得到目标车辆的多阶特征，最后，结合多阶特征和字典学习算法，实现运动车辆检测。本方法能够抑制无人机机载相机运动带来的影响，处理图像中车辆形变和背景干扰，可提高运动车辆检测的鲁棒性和实时性。
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