基于类Haar特征和自适应提升算法的前车识别

• 作者: 曹景胜 李刚 王冬霞 石晶 郭银景
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 161-165
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41|TP23
• 字数: 3070字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2019.07.027

摘要

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(AdaBoost)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OpenCV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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭银景	山东科技大学电子通信与物理学院	53	272	9.0	14.0
2	王冬霞	辽宁工业大学电子与信息工程学院	69	203	8.0	11.0
3	曹景胜	辽宁工业大学汽车与交通工程学院	42	77	5.0	7.0
7	李刚	辽宁工业大学汽车与交通工程学院	155	571	11.0	19.0
8	石晶	辽宁工业大学汽车与交通工程学院	101	279	8.0	10.0