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저자정보
Jisu Kim (Yonsei University) Sungjun Hong (Yonsei University) Jeonghyun Baek (Yonsei University) Euntai Kim (Yonsei University) Heejin Lee (Hankyong National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2012
발행연도
2012.10
수록면
630 - 634 (5page)

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This paper presents a vision-based vehicle detection system in the infrared (IR) and vision system using an effective feature extraction and algorithm. This system follows two steps: Hypothesis Generation (HG) method and Hypothesis Verification (HV) method. In HG method, vertical and horizontal edges are used. To extract these edges effectively a neighborhood gradient prediction(NGP) edge detection is used. With these extracted edges, the vehicle location candidates are generated. This step reduces the computational time in comparison with exhaustive search method. In HV method, the effective feature extraction such as HOG and GABOR feature are used. A support vector machine (SVM) for classification is also used. This step verifies if the vehicle candidates are vehicle or not. The test image is obtained by a monocular IR camera and visible camera attached on moving vehicle. In vision image, NGP method is compared with SOBEL method. In IR image, HOG feature is compared with GABOR feature.
#vehicle detection #histogram of oriented gradient #Gabor feature #support vector machine #NGP edge detection

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENT RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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