基于建議窗口和ADABOOST分類器的前方車輛檢測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展以及人民生活水平的提高，人均汽車持有量急劇增加，交通事故發(fā)生率逐年上升，道路交通安全已成為全社會高度關注的問題。因此輔助駕駛系統(tǒng)受到研究人員的廣泛關注，前方車輛檢測作為輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分之一，能夠及時發(fā)出碰撞預警信號，提醒駕駛人員潛在的危險，減少交通事故的發(fā)生。
　　本文基于圖像處理技術，針對目前車輛檢測方法中魯棒性差、檢測速度慢、誤檢過多的問題，提出一種基于Edge Boxes建議窗口和AdaBoost

2、分類器的前方車輛檢測方法。首先，利用Edge Boxes算法根據(jù)邊緣信息得到200個建議窗口。然后，利用相機標定方法得到圖像中車輛窗口大小與實際縱向距離的對應關系，通過車輛窗口大小與縱向距離關系對建議窗口進行過濾，對過濾后的建議窗口進行聚類和排序。最后，選取每一類中得分較高的一部分窗口輸入AdaBoost分類器中進行車輛檢測。為了提高檢測精度，利用邊界緊縮方法對分類器檢測結果進行緊縮處理。
　　實驗結果表明，本文方法對不同天氣情況

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