基于类Haar特征和自适应提升算法的前车识别

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.

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

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41;TP23(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2019-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：161-165