基于Haar-Adaboost算法和直方图对比的出租车检测方法

摘要

本发明公开了基于Haar‑Adaboost算法和直方图对比的出租车检测方法，首先采集车窗区域的正负样本，提取正负样本的Haar特征；然后，基于Adaboost算法的级联分类器训练对正负样本进行处理，将待测图像和视频与基于Adaboost算法的级联分类器训练后的样本输入至加载级联分类器中，显示出租车检测结果，检测到的区域定位车顶灯区域，车顶灯区域颜色空间转换，最后进行直方图对比。考虑到实际环境中极易发生出租车相互遮挡的情况，因此选取出租车不易被遮挡的车窗区域为Haar特征提取区域。考虑到非现场执法过程中需要对复杂环境下的出租车实现实时检测，选取经典算法中实时性和鲁棒性好的Haar‑Adaboost算法训练出租车的车窗特定区域。通过该方法对出租车进行二次检测，减小出租车误检率。