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La detección de vehículos en imágenes aéreas tiene una amplia gama de aplicaciones, desde la planificación urbana hasta la vigilancia visual. Describimos un detector de vehículos que mejora enfoques anteriores al incorporar un conjunto muy grande y rico de descriptores de imagen. Se utiliza un nuevo conjunto de características llamado Mapas de Probabilidad de Color para capturar las estadísticas de color de los vehículos y su entorno, junto con la característica de Histogramas de Gradientes Orientados y un descriptor de imagen simple pero poderoso que captura las características estructurales de los objetos llamado Pares de Píxeles. La combinación de estas características da lugar a un conjunto de características extremadamente de alta dimensión (aproximadamente 70,000 elementos). Primero se utilizan Mínimos Cuadrados Parciales para proyectar los datos en un subespacio de dimensión mucho más baja. Luego, se emplea un análisis de selección de características potente para mejorar el rendimiento mientras se reduce drásticamente el número de características que deben ser calculadas. Comparamos nuestro sistema con enfoques anteriores en dos conjuntos de datos desafiantes y mostramos un rendimiento superior.
Kembhavi et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.