Please use this identifier to cite or link to this item: http://elib.psu.by:8080/handle/123456789/22827
Title: Алгоритм классификации изображений парковочных мест автостоянки на основе гистограмм ориентированных градиентов и метода опорных векторов.=Classification algorithm of parking space images based on a histogram of oriented gradients and support vector machines
Authors: Ярошевич, П. В.
Богуш, Р. П.
Keywords: Машинное зрение
Анализ изображений
Распознавание образцов
Machine vision
Image analysis
Pattern recognition
Issue Date: 2017
Citation: Ярошевич, П. В. Алгоритм классификации изображений парковочных мест автостоянки на основе гистограмм ориентированных градиентов и метода опорных векторов / П. В. Ярошевич, Р. П. Богуш // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 1. – С. 110-117.
Abstract: Для повышения эффективности классификации изображений парковочных мест предлагается алгоритм, который может быть использован в интеллектуальных системах видеомониторинга автостоянок. Признаки изображения парковочного места формируются на основе гистограмм ориентированных градиентов путем выполнения следующих шагов: вычисление горизонтальных и вертикальных градиентов для исходного изображения парковочного места, нахождение модуля вектора градиента и ориентаций, накопление мощностей градиентов в соответствии с ориентациями в ячейках, объединение ячеек в блоки, вычисление второй нормы ориентаций и нормализация ориентаций ячеек блока. Классификация дескрипторов парковочного места выполняется с использованием метода опорных векторов. В работе представлены результаты экспериментов по оценке наиболее эффективных параметров дескриптора парковочного места и типа функции ядра классификатора.=In this paper, a classification algorithm of parking space images is proposed to improve the accuracy of parking space classification, which can be used in smart parking management systems based on video surveillance. The descriptors of a parking space image are formed on the basis of a histogram of oriented gradients by performing the following steps: computation of vertical and horizontal gradients of the original parking space image, computation of the modulus of the gradient and orientation vectors, the gradients are then accumulated into separate cells according to their orientation, the cells are united into blocks, and the orientations of block's cells are normalized. A support vector machine is used to classify the descriptors of the parking space. The purpose of the research was to determine the most efficient parameters of the parking space descriptor and a kernel function. The paper presents the results of experiments.
Description: Yaroshevich, P.V. Classification algorithm of parking space images based on a histogram of oriented gradients and support vector machines / P.V. Yaroshevich, R.P. Bogush // Computer Optics. - 2017. - Vol. 41, No. 1. - P. 110-117.
URI: http://elib.psu.by:8080/handle/123456789/22827
http://www.computeroptics.smr.ru/KO/Annot/KO41-1/410113.html
Appears in Collections:Публикации авторов ПГУ в Scopus и Web of Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Yarashevich, P.V..pdf125.79 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.