高清集群摄像头是协助交通有力工具
在本文中，我们讨论了车载实时交通摄像头标志检测、跟踪和识别系统的理论基础和实际实现。在所提出的框架中，引入了基于均值漂移聚类的通用检测器细化过程。该技术被证明可以提高一大类目标检测器的检测精度并减少误报数量，可以合理地估计干扰器软响应的置信度。
随着时间的推移，使用特定于实例的跟踪监控函数来维护已建立的候选者的跟踪，该函数对目标对象的独特特征表示与其所遭受的仿射失真之间的关系进行编码。我们证明，这个函数可以通过对已知姿势的物体图像应用随机变换的回归来动态学习。其次，我们展示了它从大量视角重建标志全脸视图屏蔽器的能力。
在识别阶段，讨论了从监控摄像头图像对学习的类相似性度量的概念，并分析了它使用 SimBoost（AdaBoost 算法的新版本）的实现。对于图像的不同特征表示，通过实验证明了所提出的方法对于解决多类交通标志分类问题的适用性。我们系统的整体性能是基于原型 C++ 实现进行评估的。该演示干扰屏蔽器应用程序生成的说明性输出作为本文随附的补充材料提供。
随着时间的推移，使用特定于实例的跟踪监控函数来维护已建立的候选者的跟踪，该函数对目标对象的独特特征表示与其所遭受的仿射失真之间的关系进行编码。我们证明，这个函数可以通过对已知姿势的物体图像应用随机变换的回归来动态学习。其次，我们展示了它从大量视角重建标志全脸视图屏蔽器的能力。
在识别阶段，讨论了从监控摄像头图像对学习的类相似性度量的概念，并分析了它使用 SimBoost（AdaBoost 算法的新版本）的实现。对于图像的不同特征表示，通过实验证明了所提出的方法对于解决多类交通标志分类问题的适用性。我们系统的整体性能是基于原型 C++ 实现进行评估的。该演示干扰屏蔽器应用程序生成的说明性输出作为本文随附的补充材料提供。
