基于 Gabor 的多尺度纹理特征融合的黑烟识别

来源：计算机技术与发展杂志2022年第S2期北京时间：

作者：韩昕昊;孙进保;李威

单位：1. 沈阳工业大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870;2. 东软集团股份有限公司,辽宁 沈阳 110179

摘要：柴油车是道路上的高污染车辆的典型代表,利用计算机视觉实现黑烟车的有效识别具有成本低和应用范围广等优点。 但车辆排放的黑烟是半透明状的团雾,对路面、光线等环境的变化敏感,使得黑烟识别的误检率与错误率较高。 为解决以上问题,提出一种基于 Gabor 的多尺度纹理特征融合的黑烟识别方法。 首先采用 Gabor 变换提取多尺度、多方向黑烟纹理信息,过滤掉无关的干扰信息;然后利用二值模式 PLBP( Pyramid Local Binary Pattern,PLBP) 提取黑烟图像局部纹理特征。 融合两种异构特征得到 PLBP-Gabor 纹理特征提取算法。 对广西某高速路段内 62 段视频和 2 个图像数据集进行训练及测试,实验结果表明该纹理特征提取算法可以在保持低误报率的前提下提高黑烟车的检测率。

关键词：黑烟车;特征融合;局部二值模式;Gabor 滤波器;纹理特征