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  1. 基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

  2. 摘要: 为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。利用Adaboost 算法实现行人的快速检测,结合Kalman 滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹。 该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目标;结合Kalman 滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。 试验表明: 该方法平均耗时约80 ms /帧,检测率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:433152
    • 提供者:weixin_38713061
  1. 基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

  2. 摘要: 为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。利用Adaboost 算法实现行人的快速检测,结合Kalman 滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹。 该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目标;结合Kalman 滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。 试验表明: 该方法平均耗时约80 ms /帧,检测率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:555008
    • 提供者:weixin_38674115