基于Adaboost的安全带检测系统

被引：21

作者：

陈雁翔

李赓

机构：

[1] 合肥工业大学

来源：

电子测量技术 | 2015年 / 38卷 / 04期

关键词：

Adaboost; 高斯混合模型; 安全带检测; 智能交通;

D O I：

10.19651/j.cnki.emt.2015.04.028

中图分类号：

U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用]; TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程]; 140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

安全带检测是智能交通系统中的一个重要研究课题。介绍了一个在公路复杂背景下,基于Adaboost的安全带检测算法。该算法的主要思想是,首先通过Adaboost算法检测车窗、驾驶员和安全带3个部件,对各部件进行粗定位,然后使用车辆各部件位置关系和各部件检测的得分训练一个高斯混合模型,最后通过高斯混合模型对安全带区域进行精细定位。该方法在收集的动态摄像头数据库和静态摄像头数据库上均表现良好。

引用

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页数：5

共 10 条

[1]

Haar-like features with optimally weighted rectangles for rapid object detection.[J].Sri-Kaushik Pavani;David Delgado;Alejandro F. Frangi.Pattern Recognition.2009, 1

[2]

采用随机样本进行运动目标检测的算法研究 [J].