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基于贝叶斯分类器的车载多类障碍物分类
被引量:
3
1
作者
朱丹丹
应捷
田谨
《信息技术》
2016年第1期17-19,共3页
文中基于朴素贝叶斯原理实现车载多障碍物的分类,对行人、车辆、骑自行车/摩托者等多类障碍物实现分类。贝叶斯分类器基于数学理论基础综合先验信息和数据样本信息,用于载多障碍物分类效果较好。从图片中目标区域进行特征提取,主要提取...
文中基于朴素贝叶斯原理实现车载多障碍物的分类,对行人、车辆、骑自行车/摩托者等多类障碍物实现分类。贝叶斯分类器基于数学理论基础综合先验信息和数据样本信息,用于载多障碍物分类效果较好。从图片中目标区域进行特征提取,主要提取目标区域对称性,轮廓直线度,长宽比。利用贝叶斯分类器进行分类,实验结果表明,贝叶斯分类器能有效实现车载多类障碍物分类。
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关键词
贝叶斯
分类
器
特征提取
对称性
车载多障碍物分类
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职称材料
题名
基于贝叶斯分类器的车载多类障碍物分类
被引量:
3
1
作者
朱丹丹
应捷
田谨
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《信息技术》
2016年第1期17-19,共3页
基金
国家自然科学基金项目(NSFC61374197)
文摘
文中基于朴素贝叶斯原理实现车载多障碍物的分类,对行人、车辆、骑自行车/摩托者等多类障碍物实现分类。贝叶斯分类器基于数学理论基础综合先验信息和数据样本信息,用于载多障碍物分类效果较好。从图片中目标区域进行特征提取,主要提取目标区域对称性,轮廓直线度,长宽比。利用贝叶斯分类器进行分类,实验结果表明,贝叶斯分类器能有效实现车载多类障碍物分类。
关键词
贝叶斯
分类
器
特征提取
对称性
车载多障碍物分类
Keywords
Bayesian classifier
feature extraction
symmetry
multi-vehicle obstacles classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于贝叶斯分类器的车载多类障碍物分类
朱丹丹
应捷
田谨
《信息技术》
2016
3
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