【摘 要】
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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(
【机 构】
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辽宁工业大学汽车与交通工程学院,辽宁工业大学汽车及零部件关键技术协同创新中心,辽宁工业大学电子与信息工程学院,山东科技大学电子通信与物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675257);国家自然科学基金青年基金(51305190);辽宁省自然基金面上项目(20180550020);辽宁省教育厅重大科技平台项目(JP2016014、JP2016004)资助
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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。
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