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题名基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架
被引量:1
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作者
霍星
檀结庆
赵峰
景永俊
邵堃
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机构
合肥工业大学数学学院
安徽天盛智能科技有限公司
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期283-292,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61502136
61572167)
+2 种基金
科技部国际合作项目(No.2015DFA11450)
安徽省科技强警计划项目(No.1604d0802018)
广东省省级科技计划项目(No.2016B010108002)资助~~
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文摘
受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法获得车牌定位,然后使用自适应方法得到车窗区域,最后采用多识别区域融合策略得到准确的驾驶员区域.在10个图像测试库上的测试表明,文中方法可以获得较高的识别率.
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关键词
图像梯度
自适应车窗定位
多识别区域融合
ADABOOST算法
驾驶员检测
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Keywords
Image Gradient, Adaptive Window Area Location, Multi-detected Region Fusion, Ada-boost Algorithm, Driver Detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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