针对传统机器学习车辆检测算法对复杂场景下车辆检测率低的问题,提出了一种并行交叉PCANet车辆检测算法,该算法使用2条PCANet,用实际车辆图像数据集和卷积神经网络提取的车辆轮廓图像数据集训练2个特征提取器,并且将提取的特征进行融合,作为最终的车辆特征,训练SVM分类器.实验结果表明,相比于传统的车辆检测算法,本文提出的检测算法结构简单,学习更充分,识别效率更高,具有较好的分类效果和检测效果.
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