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攝像頭對防疫數據進行捕獲分類

    本發明提供了一種使用成像設備檢測車輛道路中的道路車道標記的方法。道路輸入數據是使用攝像頭成像設備捕獲的。照明規格化應用于道路輸入數據。該方法在歸一化的輸入數據中檢測幾個主要方向上的車道標記。在每個主方向上,歸一化輸入數據與定向邊緣檢測濾波器卷積,以生成基于定向邊緣的濾波器響應。歸一化輸入數據與定向線路干擾器檢測濾波器卷積,以生成基于定向線路的濾波器響應。

    根據每個主方向上基于邊緣的過濾器響應和基于線的過濾器響應,選擇監控候選車道標記。將變換技術應用于候選車道標記,以識別每個主方向上的車道標記。本文討論了車載交通標志實時檢測、跟蹤和識別系統的理論基礎和實際實現。在該框架中,引入了一種基于均值漂移聚類的通用檢測器優化方法。該技術被證明可以提高檢測精度,并減少廣泛類別的目標檢測器的誤報數量,對于這些檢測器,軟響應屏蔽器的置信度可以被合理地估計。

    使用特定于實例的跟蹤函數,對目標對象的唯一特征表示和它所受的仿射失真之間的關系進行編碼,隨著時間的推移,對已經確定的候選監控攝像頭對象進行跟蹤。我們表明,這個函數可以通過應用于已知姿勢的對象圖像的隨機變換的回歸來動態學習。其次,我們展示了它從實體視角重建標志全臉視圖的能力。在識別階段,討論了從圖像對中學習的類相似性度量的概念,并分析了其在AdaBoost算法的新版本SimBoost中的實現。實驗結果表明,該方法適用于解決多類交通標志分類問題。我們的干擾屏蔽器系統的整體性能是基于原型C++實現的。本演示應用程序生成的說明性輸出作為本文的補充材料提供。
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