영상의 캐니 에지 검출은 영상의 가우시안 필터, 기울기(gradient)의 계산, 비최대억제법(Non-maximum suppression), 그리고 이력 임계값(Hypothesis Thresholding)의 4가지로 구성된다. 특징은 에지 영상에서 얻어진 차체, 창문들, 그리고 바퀴들 사이의 비율이 된다. 차량의 이러한 특징이 되는 비율들은 차종마다 각기 다르다. 우리는 여기서 소형 차량에만 본 알고리즘을 적용하여 식별하였다.
영상의 캐니 에지 검출은 영상의 가우시안 필터, 기울기(gradient)의 계산, 비최대억제법(Non-maximum suppression), 그리고 이력 임계값(Hypothesis Thresholding)의 4가지로 구성된다. 특징은 에지 영상에서 얻어진 차체, 창문들, 그리고 바퀴들 사이의 비율이 된다. 차량의 이러한 특징이 되는 비율들은 차종마다 각기 다르다. 우리는 여기서 소형 차량에만 본 알고리즘을 적용하여 식별하였다.
Canny edge detection of the image is composed of four kinds of Gaussian filter, gradient calculation, Non-maximum suppression, and Hypothesis Thresholding. Feature is the ratio between the vehicle body, the windows, and the wheels obtained from the edge image. Features that make the proportion of th...
Canny edge detection of the image is composed of four kinds of Gaussian filter, gradient calculation, Non-maximum suppression, and Hypothesis Thresholding. Feature is the ratio between the vehicle body, the windows, and the wheels obtained from the edge image. Features that make the proportion of these vehicles are different for each respective model. We have identified by application of this algorithm where only a small vehicle.
Canny edge detection of the image is composed of four kinds of Gaussian filter, gradient calculation, Non-maximum suppression, and Hypothesis Thresholding. Feature is the ratio between the vehicle body, the windows, and the wheels obtained from the edge image. Features that make the proportion of these vehicles are different for each respective model. We have identified by application of this algorithm where only a small vehicle.
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