一种树形结构的实时道路车辆识别方法

针对实时道路车辆识别是车辆计算机辅助驾驶、自主导航以及主动安全的关键技术,给出了一种基于树形结构的车辆识别方法。该方法采用Haar-like特征来表达车辆特征,选择Gentle AdaBoost算法训练出强分类器,最后将多个强分类器组合成树形结构。通过建立样本库,对车辆识别分类器进行了训练,并对分类器的性能进行了实验。结果表明:对750个目标车辆进行识别,识别率为74.4%,识别时间为34.4 ms。说明树形结构的车辆识别方法具有较好的实时性和一定的鲁棒性。

焊缝缺陷的计算机模式识别方法的研究

在提取焊缝缺陷特征时 ,不仅考虑缺陷的几何形状 ,还考虑了灰度差及位置 ,并运用树形分类器和感知器进行分类 。

基于组合特征的集装箱箱号识别法

为准确、高效地识别集装箱箱号,提出一种基于组合特征实现箱号识别的方法。对分割好的字符二值图像预处理后提取孔洞特征、凹凸特征、跳变特征、笔画特征等,利用树形分类器进行分类识别,并结合箱号自身的校验规则进行验证、识别。该方法不需要对字符图像做复杂的细化处理,提高了运算速度,避免了细化造成的字符畸变。实验结果表明,该方法平均箱号正确识别率可以达到93%,每箱号(11个字符)平均识别时间为0.065s。