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摘要:
车距测量及预警是汽车主动安全技术中的一个重要组成部分,而基于视觉的车距测量及预警系统一直是智能车系统和辅助安全系统中研究的热点。为了提高车距测量的精确度和实时性,以Visual C++6.0集成开发环境和OpenCV开源计算机视觉库为实验平台,设计并实现了一种基于视频分析技术的车距测量及预警系统。该系统具有车辆检测、车辆跟踪、距离测量及预警等功能。以Haar-like特征作为图像描述,结合Adaboost算法训练分类器实现道路中车辆的检测;采用CamShift和Kalman相结合的方法实现目标车辆的跟踪及预测;提出一种基于RBF神经网络的车距测量及预测方法。实验结果表明,该系统能较准确地实现1~15 m范围内的车辆检测及车距测量,且具有良好的实时性。
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文献信息
篇名 基于视频分析技术的车距测量及预警系统设计
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 车辆检测 Haar-like特征 Adaboost算法 跟踪 RBF神经网络
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 87-90
页数 4页 分类号 TP302
字数 3133字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.09.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姬晓飞 沈阳航空航天大学自动化学院 46 256 9.0 13.0
2 曹江涛 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 69 335 9.0 13.0
3 王传钦 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 1 3 1.0 1.0
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
车辆检测
Haar-like特征
Adaboost算法
跟踪
RBF神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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