【摘 要】
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提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算
【机 构】
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吉林大学交通学院,郑州宇通客车股份有限公司
【基金项目】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金项目(KF14182);吉林省科技厅重大项目(20116017);教育部新世纪优秀人才基金项目(NCET-10-0435)
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提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算法选取有效的类Haar特征并生成前方车辆检测分类器。利用前方车辆检测分类器对PETS（Performance evaluation of tracking and surveillance）提供的图片进行测试。试验结果表明：该方法可以快速、准确地实现日间前方车辆的检测。
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