關鍵詞：航拍視頻 車輛檢測 支持向量機 tbgc特征 

摘要：針對移動航拍視頻中車輛檢測準確度低的問題,提出一種基于三鄰域點二值梯度輪廓(Three-neighbor-point Binary Gradient Contour,TBGC)特征的航拍車輛檢測算法。對相鄰幀圖像進行SURF(speeded-up robust features)特征點提取匹配,利用角度判別剔除錯誤匹配點完成圖像配準,采用幀間差分獲得運動目標的候選區域。由于傳統二值梯度輪廓(Binary Gradient Contours,BGC)特征忽略中心像素特性,提出基于3×3鄰域相鄰像素點量化操作的TBGC特征。提取候選區域的TBGC特征,并利用支持向量機(Support Vector Machine, SVM)完成最終的航拍視頻車輛檢測。實驗中利用提出的TBGC特征在8個數據集上分別與BGC1、LBP、HOG特征進行對比實驗,實驗結果表明TBGC算法的檢測率明顯優于傳統經典算法,平均檢測率為93.09%,并且具有較好的魯棒性。

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