基于Adaboost算法的日间前方车辆检测

被引：31

作者：

金立生 ^{[1
]}

王岩 ^{[1
]}

刘景华 ^{[2
]}

王亚丽 ^{[1
]}

郑义 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 吉林大学交通学院

[3] 不详

[4] 郑州宇通客车股份有限公司

[5] 不详

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2014年 / 06期

关键词：

交通运输安全工程; 车辆检测; 类Haar特征; Adaboost算法;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb201406011

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算法选取有效的类Haar特征并生成前方车辆检测分类器。利用前方车辆检测分类器对PETS(Performance evaluation of tracking and surveillance)提供的图片进行测试。试验结果表明:该方法可以快速、准确地实现日间前方车辆的检测。

引用

页码：1604 / 1608

页数：5

共 8 条

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