技術(shù)特征：

1.一種基于SRC和SVM組合分類(lèi)器的交通視頻車(chē)輛識(shí)別方法，其特征在于包括以下步驟：

1)對(duì)讀取的交通視頻進(jìn)行預(yù)處理后采用背景差分的方法獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域；

2)對(duì)正負(fù)樣本集和待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取HOG特征；

3)對(duì)正負(fù)樣本集和待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的HOG特征通過(guò)K-SVD算法對(duì)SRC和SVM組合分類(lèi)器的字典進(jìn)行訓(xùn)練得到過(guò)完備字典D′和稀疏系數(shù)向量、并歸一化后進(jìn)行稀疏重構(gòu)；

4)用稀疏重構(gòu)的特征去完成SVM的訓(xùn)練，并得到相應(yīng)的判決模型；

5)SRC和基于稀疏重構(gòu)的SVM分類(lèi)器對(duì)待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)加權(quán)綜合決策；

6)將判決結(jié)果反饋到視頻圖像中，并播放視頻，完成識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于SRC和SVM組合分類(lèi)器的交通視頻車(chē)輛識(shí)別方法，其特征在于步驟3)所述采用K-SVD算法對(duì)SRC和SVM組合分類(lèi)器的字典進(jìn)行訓(xùn)練的方法如下：

通過(guò)步驟2)對(duì)HOG特征的提取，得到的待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)M特征H_M為：

H_M＝{h_i∈R^m,i＝1,2,....,n}

其中，塊數(shù)n為特征數(shù)，m為每組特征單元h_i的維數(shù)；

所有基于HOG特征的向量表示車(chē)輛訓(xùn)練樣本集即正負(fù)樣本集為{H_i∈R^m,i＝1,2,....,n}，其中每個(gè)樣本H_i代表一個(gè)車(chē)輛樣本的HOG特征；初始化字典D＝{H₁,H₂,...,H_n}∈R^m×n，采用K-SVD算法對(duì)字典進(jìn)行訓(xùn)練得到過(guò)完備字典D′并計(jì)算稀疏系數(shù)，得到稀疏系數(shù)向量α'。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于SRC和SVM組合分類(lèi)器的交通視頻車(chē)輛識(shí)別方法，其特征在于所述過(guò)完備字典D′區(qū)分待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否為車(chē)輛目標(biāo)的方法如下：

待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)即待測(cè)樣本y∈R^m是待識(shí)別目標(biāo)基于HOG特征的向量表示，給定一個(gè)稀疏約束因子L，求解一下L₂范式最小值：

s.t.||α'||₀≤L

計(jì)算待測(cè)樣本y在過(guò)完備字典D′上的殘差如下：

待測(cè)樣本分類(lèi)可通過(guò)以下的方法得到判定因子：

式中設(shè)定權(quán)值λ用于權(quán)衡稀疏表示殘差和稀疏度；

最后設(shè)置軟閾值T完成對(duì)目標(biāo)的分類(lèi)：

$C\left(y\right)=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\β}\≤T\\ \mathrm{\β}\>T\end{array}\right.$

當(dāng)判定因子β小于等于閾值T，則待測(cè)樣本y屬于車(chē)輛，否則樣本y屬于非車(chē)輛目標(biāo)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于SRC和SVM組合分類(lèi)器的交通視頻車(chē)輛識(shí)別方法，其特征在于步驟4)所述基于稀疏重構(gòu)的SVM的訓(xùn)練方法如下：

利用得到的重構(gòu)后的訓(xùn)練樣本，進(jìn)行支持向量機(jī)SVM訓(xùn)練得到后續(xù)分類(lèi)所需要的SVM判決模型：

f(x)＝sgn(w^tx+b)

其中，w為權(quán)重向量系數(shù)，b為偏置向量；

再將得到的重構(gòu)后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的HOG特征送入判別式中：

$f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}1\\ -1\end{array}\right..$

5.如權(quán)利要求1所述的基于SRC和SVM組合分類(lèi)器的交通視頻車(chē)輛識(shí)別方法，其特征在于步驟5)所述SRC和基于稀疏重構(gòu)的SVM分類(lèi)器對(duì)待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)加權(quán)綜合決策方法如下：

使用兩種分類(lèi)器綜合決策，SRC分類(lèi)結(jié)果值：1表示車(chē)輛，0表示其他；SVM分類(lèi)器：1表示車(chē)輛，0表示其他，利用下面公式做綜合判決：

y＝a×SVM分類(lèi)結(jié)果+b×SRC分類(lèi)結(jié)果

其中a和b為權(quán)重，滿足0<a,b<1，a+b＝1，y表示待分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。