基于LBP和级联XGBoost的驾驶员打电话行为检测算法

摘要：

基于机器视觉检测手机位置是检测驾驶员打电话行为的重要方法和依据.为解决实际应用中光照、姿态等因素对检测效果的影响,笔者提出了一种基于LBP特征和级联XGBoost的打电话行为检测算法,用于筛选滑窗采集到的手持电话样本,同时其应用基于MLP (Multi-Layer Perceptron)神经网络进行回归校准,进而得到更准确的位置.LBP的特征提高了打电话行为的辨识度,级联XGBoost和MLP网络回归提高了检测效率和定位准确度.实验表明,LBP与XGBoost级联分类器组合分类效果良好,构建的MLP网络能够有效拟合滑窗采集样本的偏移值.

关键词：打电话行为检测、局部二值化特征、MLP、XGBoost、级联分类器

分类号：U463.6(汽车工程)

在线出版日期：2019-11-20（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：72-76