基于Haar-like和Adaboost的车辆检测算法研究

论文摘要

为了提高运用普通哈尔特征的Adaboost算法检测车辆的识别率,解决计算复杂等问题,提出了基于差异化较大的车辆特征区域的扩展哈尔特征,利用积分图计算特征值,通过Adaboost算法在车辆正面、背面以及侧面的样本集上分别训练出各自的分类器,并将它们组成多通道级联强分类器。通过OpenCV实现车辆检测的实验,结果证明:通过该方法能够有效地减少弱分类器数量,提高计算速度和识别率,对于实时检测视频中不同状态的车辆有较强的鲁棒性。

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类型: 期刊论文

作者: 倪朋朋,顾海全,董锋格,王文斌

关键词: 哈尔特征,车辆检测,级联分类器,算法

来源: 汽车零部件 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 常州星宇车灯股份有限公司

分类号: TP391.41;U495

DOI: 10.19466/j.cnki.1674-1986.2019.10.002

页码: 5-9

总页数: 5

文件大小: 3621K

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标签：哈尔特征论文;  车辆检测论文;  级联分类器论文;  算法论文;