一种基于adaboost算法的车辆检测方法.pdf

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一种基于算法的车辆检测方法李文波趿⒀算法的检测原理WenboWANG甌随着汽车保有量的日益增加,道路交通事故这一重大社会危害引起了世界各国的重视,汽车的安全问题已成为全球性的社会问题。各国为了减少交通事故和人员伤亡采取了一系列措施,广泛采用各种电子技术和理论来提高汽车的主动安全性能¨·川。在汽车主动安全技术方面,通过各种传感器技术实现对车辆周围环境的探测和实时监控。在危急情况下能主动干涉驾驶员的操纵、辅助驾驶者进行各种应急处理,防止汽车碰撞事故的发生,从而有力地保障了车辆和驾驶员的安全。在道路交通事故,尤其是高速公路交通事故中,安全车距不足和驾驶员疲劳等因素是导致事故发生最直接的因素¨】。本文根据视觉传感器信息量丰富,成本低的特点,对视觉传感器获得的车辆前方图像中的车辆进行检测与跟踪,为建立汽车防撞预警系统提供技术支持。D辆样本的类特征进行分类器训练,得到一个级联的车辆检测分类器,研究了基于算法的前方车辆检测方法。算法是一种分类器算法,是由和在年提出的,由于它具有算法简单、学习精度高等优点,提出后便在机器学习领域32220096长春理工大学学报匀豢蒲О(1150080265301130000)摘要:由于车间安全距离不足容易导致追尾事故的发生,前方车辆的检测能为建立完整的汽车防撞预警系统提供必要的辅助信息。本文提出了一种采用算法训练得到的级联分类器实时检测前方车辆的方法。通过选取扩展的类特征。采用算法训练得到一个识别车辆的级联分类器,最后将训练得到的分类器应用到实车车辆检测系统中。试验结果表明,基于此算法的车辆检测方法具有检测率高、速度快,能够达到实时检测的要求。关键词:离车主动安全:算法;级联分类器;车辆检测中图分类号:A文章编号:—一一of?zChangchun(1Hei,:——作者简介:李文波,男,高级工程师,主要从事道路交通安全的研究,:畁。V0132No2Jun200950080甌AbstractFor—,瓼簐;’
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叩咖吕冒◇◇◇◇=kqa,h口嗣◇◇回◇其中:局表示弱分类器的值;为阈值;硪示不等式中:酷。gfJ2i靴:(2)l2r(=rIli)I=E,qIh,(x,)-y,Iel=l(102Featrue=COjRecSum(r,)^=已知有Ⅳ个训练样本#,⋯,①归一化权重:J③选择具有最小误差募虻シ掷嗥魈釪加入④按照这个最佳的简单分类器更新每个样Wt+lm0得到极大的关注和应用⋯。算法的基本思想是利用大量的分类能力一般的简单分类器通过一定的方法叠加起来,构成一个分类能力很强的强分类器,再将若干个强分类器串联成为分级分类器完成图像搜索检测,串联的级数依赖于系统对错误率和识别速度的要求¨】。特征选取与计算为了判断所图像中各个子窗口是否为车辆区域,需要使用多个特征来对车辆进行建模。采用算法进行行人训练时,需要从车辆样本图Viola的类特征作为行人检测的特征向量。类特征是一种“矩形”对特征¨】,描述图像模式相邻1类的每个特征由个矩形组成,分别检测边缘和线性特征,其特征值的计算为组成的矩形区域灰度积分之和】:式中:.∈>匦蔚娜ǎ琑>匦蝞所围算法训练步骤本文使用级联分类器作为判断窗口类别的二分类器,其由若干个强分类器组成,每个强分类器由若干个弱分类器组