检索结果-南通市图书馆

一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法

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电子学报 2011年第5期39卷 1121-1126页

作者：文学志方巍郑钰辉南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京信息工程大学高性能网格计算与并行处理研究中心江苏南京210044 昆山中创软件工程有限责任公司博士后工作站江苏昆山215311

提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所... 详细信息

提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景.

关键词：车辆识别类haar特征 AdaBoost算法

基于类haar特征和AdaBoost的车辆识别技术

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华东理工大学学报（自然科学版） 2016年第2期42卷 260-265页

作者：张雪芹方婷李志前董明杰华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 苏州千视通视觉科技股份有限公司江苏苏州215000

在海量的监控视频中,快速、准确地识别车辆对公安破案和追踪具有重要的研究意义。通过提取车辆的类haar特征,采用AdaBoost方法构建分类器可以实现监控视频中的车辆识别。针对原始算法误检率较高的问题,提出了采用背景差分去除背景干扰,... 详细信息

在海量的监控视频中,快速、准确地识别车辆对公安破案和追踪具有重要的研究意义。通过提取车辆的类haar特征,采用AdaBoost方法构建分类器可以实现监控视频中的车辆识别。针对原始算法误检率较高的问题,提出了采用背景差分去除背景干扰,以及采用目标对象差分法进行二次识别的两种改进算法。实验结果表明,两种改进算法都能够有效地降低误检率,提高检测率,并且对不同交通场景下的监控视频具有很好的检测效果。

关键词：监控视频车辆检测类haar特征 AdaBoost分类器

基于类haar特征与级联AdaBoost算法的防震锤识别

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系统仿真学报 2012年第9期24卷 1806-1809页

作者：金立军闫书佳刘源同济大学电子与信息工程学院上海201804 国家节能中心北京100045

提出将类haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列... 详细信息

提出将类haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列弱分类器以构成强分类器,最后通过级联的方式将强分类器组成级联AdaBoost分类器进行防震锤的分类识别。以实际的航拍图像作为测试样本进行实验,结果表明,该方法能够在复杂背景中有效地识别出防震锤,为后续的防震锤故障的诊断工作奠定了基础。

关键词：类haar特征积分图级联AdaBoost分类器防震锤识别

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基于阴影和类haar特征的动态车辆检测

电子测量与仪器学报 2015年第9期29卷 1340-1347页

作者：宋晓琳邬紫阳张伟伟湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

提出了一种基于车载相机的前向车辆检测方法。首先联合车底阴影和车辆垂直边缘产生车辆假设,针对阴影分割易受光照和路面灰度突变的影响,提出了直方图峰谷分析法(HVAM)来获得自适应阴影分割阈值;采用类haar特征来检测车辆垂直边缘,以局... 详细信息

提出了一种基于车载相机的前向车辆检测方法。首先联合车底阴影和车辆垂直边缘产生车辆假设,针对阴影分割易受光照和路面灰度突变的影响,提出了直方图峰谷分析法(HVAM)来获得自适应阴影分割阈值;采用类haar特征来检测车辆垂直边缘,以局部区域统计学方法克服了传统边缘检测算子易受外界因素影响的缺点;然后使用基于V-HOG特征结合SVM的车辆分类器对假设区域进行验证;最后推算检测到的车辆目标航迹,建立加速度模型,对多个车辆目标进行跟踪以提高整体性能。多种交通场景试验表明:该方法能够稳定准确地检测到前方车辆,每帧平均检测时间仅需35 ms,跟踪7 ms,远远满足实时性要求。

关键词：车辆检测阴影特征类haar特征多目标跟踪分类器

基于一般性物体检测和类haar特征的行人检测研究

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基于一般性物体检测和类Haar特征的行人检测研究

作者：吴颖杰华中师范大学

学位级别：硕士

作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着不可或缺的作用。本文我们主要针对静态图像的行人检... 详细信息

作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着不可或缺的作用。本文我们主要针对静态图像的行人检测展开相应的研究。针对目前行人检测算法的一些局限性,本文提出以下改进:有别于传统的行人检测“一步到位”的思想,本文提出将行人检测分为两个部分。第一,将BING特征运用到行人检测中,通过二值化的近似NG特征,大幅降低特征提取过程中的时间花销。我们对原有的BING算法线性模型进行改进,突出行人的相关特征,为后续提高行人检测准确率做准备。通过这一步检测,获得大约400个候选框,这一步骤将没有物体特征的候选框筛选出去,减少后续不必要的计算。通过这一步改进,可以将候选框的筛选时间降低三个数量级。第二,将第一部分获得的候选框送入检测器进行检测,将行人与物体区分开来,达到行人检测的目的。我们选取10个特征通道进行训练和检测,其中包括梯度、LUV、HOG通道。在特征池构建方面,我们根据行人视觉上三部分特点(头部、上半部分、下半部分),提出一种类haar特征,通过人体各部分的权重图,构建出适合的特征池,更适用于行人检测这一具体场景。通过这一改进,我们可以提高相同条件下的检测准确率。实验结果表明,我们的改进能在大幅降低计算的时间复杂度和空间复杂度,同时检测准确率在INRIA和Caltech数据集上有着可观的表现。

关键词：行人检测一般性物体检测 BING特征特征通道类haar特征

基于类haar特征和自适应提升算法的前车识别

同方学位论文库评论

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科学技术与工程 2019年第7期19卷 161-165页

作者：曹景胜李刚石晶王冬霞郭银景辽宁工业大学汽车与交通工程学院锦州121001 辽宁工业大学汽车及零部件关键技术协同创新中心锦州121001 辽宁工业大学电子与信息工程学院锦州121001 山东科技大学电子通信与物理学院青岛266590

针对汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)中前方车辆识别率低的问题,基于机器视觉原理研究了前方道路图像中的类haar特征;并进行积分图计算。在提取类haar特征基础上,采用自适应提升(Ada Boost)算法进行正负样本训练并级联,得到训练好的模型;进... 详细信息

针对汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)中前方车辆识别率低的问题,基于机器视觉原理研究了前方道路图像中的类haar特征;并进行积分图计算。在提取类haar特征基础上,采用自适应提升(Ada Boost)算法进行正负样本训练并级联,得到训练好的模型;进而检测和识别汽车行驶中前方车辆。最后基于Open CV计算机视觉库在Visual Studio开发环境中进行了算法实现和测试。结果表明,每帧视频图像识别时间小于40 ms,检测率准确可靠,满足多场景、多工况下的前方车辆实时识别。

关键词：高级驾驶辅助系统前车识别机器视觉类haar特征自适应提升算法

基于类haar特征和颜色特征的NAO机器人识别

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计算机与现代化 2017年第2期 30-35页

作者：张俊杰丁淑艳李伦波南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094

在机器人世界杯比赛中,对球员的识别是进行路线规划、传球等上层策略的基础。由于NAO机器人硬件条件的限制和场外环境的干扰,对算法的运算速度和准确度有一定的要求。为满足这些要求,本文提出将类haar特征和级联Adaboost算法应用到对NA... 详细信息

在机器人世界杯比赛中,对球员的识别是进行路线规划、传球等上层策略的基础。由于NAO机器人硬件条件的限制和场外环境的干扰,对算法的运算速度和准确度有一定的要求。为满足这些要求,本文提出将类haar特征和级联Adaboost算法应用到对NAO的识别中。首先,通过在离线环境下由Adaboost算法训练得到的级联分类器对NAO进行初次识别;然后,利用颜色直方图匹配对候选目标区域进行二次识别,在排除误检区域的同时,也进行敌我识别。实验结果表明,本方法能够有效地识别NAO机器人,满足比赛中识别算法对鲁棒性和实时性的要求。

关键词： NAO机器人类haar特征级联分类器颜色直方图匹配

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基于类灰度图的类haar特征构建及其应用

郑州大学学报（理学版） 2007年第1期39卷 33-39页

作者：陈锻生陈齐松刘政凯华侨大学计算机科学系福建泉州362021 中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027

有效的特征提取是正确模式分类的基础.在Viola-Jones快速目标检测算法的基础上,侧重研究了类haar特征原型的本质与提取,提出了类灰度图的概念,并以快速人脸检测为例,从类灰度图提取广义类haar特征,从本质上拓展了类haar特征的类型.基于... 详细信息

有效的特征提取是正确模式分类的基础.在Viola-Jones快速目标检测算法的基础上,侧重研究了类haar特征原型的本质与提取,提出了类灰度图的概念,并以快速人脸检测为例,从类灰度图提取广义类haar特征,从本质上拓展了类haar特征的类型.基于类灰度图提取的广义类haar特征在基于Adaboost的人脸检测系统性能超过Viola-Jones系统;作为弱分类器的滤波器构建是影响基于Adaboost分类算法性能的重要因素.

关键词：类灰度图类haar特征特征提取人脸检测

一种基于类haar特征和AdaBoost算法的前车检测方法

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微型机与应用 2017年第13期36卷 22-25页

作者：余小角郭景徐凯王娜中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230026

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类haar特征,并对提取的海量类haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器... 详细信息

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类haar特征,并对提取的海量类haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为90.86%、91.15%,可以快速、有效地进行前车检测。

关键词：前车检测类haar特征积分图 AdaBoost算法