【摘 要】
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提出了一种基于图像处理的矿用电机行人安全预警系统,系统以TMS320DM642为核心,结合视频采集等相关外围电路完成硬件电路设计;采用梯度方向直方图(HOG)加支持向量机(SVM)的行
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提出了一种基于图像处理的矿用电机行人安全预警系统,系统以TMS320DM642为核心,结合视频采集等相关外围电路完成硬件电路设计;采用梯度方向直方图(HOG)加支持向量机(SVM)的行人识别算法,在OPENCV平台下实现电机车前行轨道上的行人预警。实验结果表明,系统行人识别精度高,可以有效防止电机车伤人事故的发生。
This paper presents a pedestrian safety early warning system based on image processing for mine electrical machinery. The system takes TMS320DM642 as the core, completes the hardware circuit design by combining the peripheral circuits such as video acquisition and so on. The system adopts HOG plus SVM Pedestrian recognition algorithm, in the OPENCV platform to achieve pre-warning of pedestrians on the track of the electric locomotive. The experimental results show that the system has high pedestrian recognition accuracy and can effectively prevent the occurrence of wounding of electric locomotives.
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