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基于KDTree树和欧式聚类的越野环境下行人识别的研究 被引量：27
1
作者 范晶晶 王力 +1 位作者 褚文博 罗禹贡 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1410-1415,共6页
越野环境下行人的识别是班组伴随自动驾驶车辆的基础要求。本文中针对激光雷达点云数据中的行人识别问题,特别是越野环境下的特殊问题,提出基于聚类思想的解决方案。在理论分析的基础上,结合人的几何物理特征,设计了基于KDTree和欧式聚... 越野环境下行人的识别是班组伴随自动驾驶车辆的基础要求。本文中针对激光雷达点云数据中的行人识别问题,特别是越野环境下的特殊问题,提出基于聚类思想的解决方案。在理论分析的基础上,结合人的几何物理特征,设计了基于KDTree和欧式聚类的行人识别算法,并在越野环境下履带式车辆上进行试验。结果表明,所设计的激光雷达行人识别算法能准确识别激光雷达点云数据中的行人,在越野环境下有良好的识别率。 展开更多
关键词 行人识别 激光雷达 聚类
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基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法 被引量：11
2
作者 岳昊 邵春福 赵熠 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期46-49,共4页
研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数... 研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%. 展开更多
关键词 交通工程 模式识别 行人识别 自行车识别 BP神经网络
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基于深度相机的移动机器人自主跟随技术 被引量：12
3
作者 任恒乐 徐方 +1 位作者 邸霈 田大吉 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期562-566,共5页
为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提... 为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提出一种行人模型来识别行人;利用人工势场法进行路径规划,完成自主跟随任务。实验结果表明,应用该方法移动机器人,在有行人干扰或距离行人较近的复杂环境下能够顺利的完成跟随任务。 展开更多
关键词 自主跟随 行人识别 社会力模型 人工势场法 全向移动平台
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视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法 被引量：12
4
作者 徐伟 周培义 +1 位作者 张芬 黄亮 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期37-42,91,共7页
提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基... 提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高. 展开更多
关键词 机器视觉 毫米波雷达 信息融合 行人识别
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基于激光雷达的舞蹈机器人室内行人跟踪方法 被引量：10
5
作者 刘召 宋立滨 +3 位作者 耿美晓 于涛 王增喜 郭凯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期247-252,258,共7页
为使舞蹈机器人根据行人的运动轨迹进行路径的动态规划,增强与人共处的能力,提出一种基于激光雷达的室内行人跟踪方法。获取激光原始数据并进行预处理,根据激光数据的分布特点对DBSCAN算法进行优化,实现激光数据的快速聚类,完成环境分割... 为使舞蹈机器人根据行人的运动轨迹进行路径的动态规划,增强与人共处的能力,提出一种基于激光雷达的室内行人跟踪方法。获取激光原始数据并进行预处理,根据激光数据的分布特点对DBSCAN算法进行优化,实现激光数据的快速聚类,完成环境分割,给出基于类簇到激光雷达的距离及行人身体宽度的行人识别方法,并将行人簇的位置作为初始跟踪位置,将激光数据图形化显示,激光数据转换成视频数据,利用粒子滤波算法实现行人跟踪并实时绘制轨迹。实验结果表明,该方法能获得较好的行人识别以及跟踪效果,且实时性较强。 展开更多
关键词 激光雷达 舞蹈机器人 DBSCAN算法 行人识别 粒子滤波 行人跟踪
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基于图像处理的矿用电机车行人监测预警系统设计 被引量：5
6
作者 刘聪美 《煤炭工程》 北大核心 2016年第5期17-19,23,共4页
在分析常用障碍物检测方法基础上,提出了一种基于数字图像处理的行人监测预警系统。介绍了该系统的整体结构及软件设计,指出该系统首先利用霍夫直线检测在图像上确定铁轨的位置,然后运用支持向量机(SVM)在前方铁轨上检测行人,当出现行... 在分析常用障碍物检测方法基础上,提出了一种基于数字图像处理的行人监测预警系统。介绍了该系统的整体结构及软件设计,指出该系统首先利用霍夫直线检测在图像上确定铁轨的位置,然后运用支持向量机(SVM)在前方铁轨上检测行人,当出现行人时以声光报警的形式提醒司机注意前方的行人。最后进行实验,结果表明,该算法能很好的识别轨道上的行人并提前报警。 展开更多
关键词 障碍物检测方法 电机车 图像识别 行人识别 铁轨识别
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基于Yolov5和DeepSort的视频行人识别与跟踪探究 被引量：4
7
作者 张梦华 《现代信息科技》 2022年第1期89-92,共4页
视频监控在信息化时代尤其是交通系统中占据重要地位,文章提出一种基于Yolov5和DeepSort在可见光环境下将行人识别和行人跟踪两大模块相结合的多目标跨镜头跟踪算法。首先使用Yolov5算法通过保存视频号、行人序号和位置信息给视频中行... 视频监控在信息化时代尤其是交通系统中占据重要地位,文章提出一种基于Yolov5和DeepSort在可见光环境下将行人识别和行人跟踪两大模块相结合的多目标跨镜头跟踪算法。首先使用Yolov5算法通过保存视频号、行人序号和位置信息给视频中行人赋予标签,得到视频中所有行人的信息;然后根据信息用DeepSort实现行人跟踪。经过测试和训练可以快速准确地完成任务,有一定的理论探索意义和实用价值。 展开更多
关键词 Yolov5 DeepSort 行人识别 行人跟踪
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泛化迁移深度学习下的跨模态图像行人识别算法
8
作者 蔡现龙 李阳 陈曦 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第1期137-142,共6页
针对由于受光照条件变化、行人身高差异等影响,致使监控视频图像在不同时刻的成像存在较大的跨模态差异问题,为准确识别跨模态图像中的行人,提出基于泛化迁移深度学习的跨模态图像行人识别算法。通过循环生成对抗网络(Cyele GAN:Cycle G... 针对由于受光照条件变化、行人身高差异等影响,致使监控视频图像在不同时刻的成像存在较大的跨模态差异问题,为准确识别跨模态图像中的行人,提出基于泛化迁移深度学习的跨模态图像行人识别算法。通过循环生成对抗网络(Cyele GAN:Cycle Generative Adversarial Network)形成跨模态图像,采用单目标图像处理对基准图分割处理,得到人体候选区域,在匹配图中搜索和其匹配的区域,得到人体区域的视差,通过视差提取人体区域的深度和透视特征。将注意力机制和跨模态行人识别相结合,分析两种不同类型图像的差异,将两个子空间映射到同一个特征空间,同时引入泛化迁移深度学习算法对损失函数度量学习,自动筛选跨模态图像的行人特征,最终通过模态融合模块将筛选的特征融合处理完成行人识别。实验结果表明,所提算法可以快速、准确地提取不同模态图像中的行人,识别效果较好。 展开更多
关键词 泛化迁移深度学习 跨模态图像 行人识别 特征提取
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基于轻量级卷积神经网络的红外行人行为识别 被引量：4
9
作者 卢海燕 赵红东 +3 位作者 王添盟 林江 耿立新 刘赫 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第9期129-131,135,共4页
基于行人保护系统的行人识别旨在保护交通系统中的行人安全。针对夜间交通场景成像质量差的问题,提出了红外热成像设备在交通系统中的应用,并建立包含骑车、跑、轮滑、走、坐、蹲在内的6类夜间行人数据集。为了适应硬件资源有限且实时... 基于行人保护系统的行人识别旨在保护交通系统中的行人安全。针对夜间交通场景成像质量差的问题,提出了红外热成像设备在交通系统中的应用,并建立包含骑车、跑、轮滑、走、坐、蹲在内的6类夜间行人数据集。为了适应硬件资源有限且实时性要求高的行人保护系统,对MobileNet的深度可分离卷积结构进行改进,网络深度进行缩减得到S-MobileNet。针对夜间红外图像对网络优化器和宽度因子α进行选择。实验结果表明:在采用Nadam优化器和α为1时的S-MobileNet参数量仅为AlexNet的1/75,分类精度可达到96.3%。网络模型在识别精度和参数量上具有优势,更利于部署在嵌入式系统中。 展开更多
关键词 行人识别 红外图像 MobileNet
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Gabor小波与HOG特征融合的行人识别算法 被引量：5
10
作者 包晓敏 任文静 吕文涛 《无线电工程》 2017年第10期25-29,48,共6页
针对传统HOG特征行人检测方法中,当目标存在遮挡以及面对复杂环境条件下,行人识别存在较高漏检率和误检率的问题,提出一种基于Gabor小波与HOG特征融合(G-HOG)的行人识别算法。利用Gabor小波对样本图像进行特征变换并在尺度和方向上融合... 针对传统HOG特征行人检测方法中,当目标存在遮挡以及面对复杂环境条件下,行人识别存在较高漏检率和误检率的问题,提出一种基于Gabor小波与HOG特征融合(G-HOG)的行人识别算法。利用Gabor小波对样本图像进行特征变换并在尺度和方向上融合,获取Gabor特征图像,利用HOG算子在特征图像上提取目标特征,进行样本分类,获取行人目标的疑似区域;对行人样本进行HOG特征提取与训练,实现对疑似区域的目标识别。实验结果表明,基于G-HOG特征的行人识别算法在INRIA、MIT与Daimler数据库上性能表现良好,能够获取较高的查全率和识别率。 展开更多
关键词 行人识别 GABOR变换 方向梯度直方图 支持向量机
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基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计
11
作者 郑尚坡 陈德富 +1 位作者 邱宝象 张龙 《计算机时代》 2023年第9期116-119,共4页
把在PC端上训练好的YOLOv5s与YOLOv5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上,并在此平台上搭建深度学习环境,构建道路行人检测系统。对这两个模型进行分析对比,实验结果表明,在识别准确率相差0.1%的情况下,YOLOv5-L... 把在PC端上训练好的YOLOv5s与YOLOv5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上,并在此平台上搭建深度学习环境,构建道路行人检测系统。对这两个模型进行分析对比,实验结果表明,在识别准确率相差0.1%的情况下,YOLOv5-Lite模型相对于原YOLOv5s模型,网络参数量下降了78.26%,模型计算量下降了77.91%,模型内存大小下降了75.52%,检测速度提高了91.67%。综上,本文提出的基于树莓派和轻量化YOLOv5-Lite目标检测网络模型的行人检测系统兼顾了识别准确、适用性好、小型化、成本低等综合性能优势。 展开更多
关键词 行人识别 树莓派 YOLOv5-Lite 目标检测 模型部署
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基于不变矩算法的行人识别方法研究 被引量：4
12
作者 高向东 杨大鹏 刘红 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期33-36,共4页
行人识别对于智能辅助驾驶和智能车辆至关重要.采用一种基于不变矩算法的行人特征提取和识别方法,通过利用不变矩在目标平移、旋转和缩放的不变性,在HU不变矩基础上添加3个表达式,使不变矩包含更多的细节特征,将其作为行人目标的识别特... 行人识别对于智能辅助驾驶和智能车辆至关重要.采用一种基于不变矩算法的行人特征提取和识别方法,通过利用不变矩在目标平移、旋转和缩放的不变性,在HU不变矩基础上添加3个表达式,使不变矩包含更多的细节特征,将其作为行人目标的识别特征,利用支持向量机分类器作为主要手段对不变矩进行分类识别,并分析影响识别效果的影响因素.试验结果表明,选择改进的不变矩作为行人特征具有较好的行人识别效果,较高的识别率使行人和非行人能得到有效的识别. 展开更多
关键词 不变矩 行人识别 智能辅助驾驶 智能车辆 支持向量机分类器
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改进YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法
13
作者 黄振桂 《计算机应用文摘》 2023年第14期133-135,共3页
针对多目标因相互交错或被遮挡以及检测目标外观外貌和背景颜色相近等现象,导致目标跟踪的漏检、错检、ID分配紊乱等问题,提出了一种改进YOLOv5和DeepSORT跟踪算法。为加强网络对全局上下文特征的提取能力,文章提出优化DeepSORT的特征... 针对多目标因相互交错或被遮挡以及检测目标外观外貌和背景颜色相近等现象,导致目标跟踪的漏检、错检、ID分配紊乱等问题,提出了一种改进YOLOv5和DeepSORT跟踪算法。为加强网络对全局上下文特征的提取能力,文章提出优化DeepSORT的特征提取网络模型,并通过去掉1层卷积层,增加4层残差层以及采用自适应平均池化层和增加网络的深度与宽度,对行人提取更加深层次的语义信息。最后,通过实验验证了DeepSORT目标跟踪算法的优越性,其能够准确地对目标进行跟踪,具有一定的理论探索意义和实用价值。 展开更多
关键词 DeepSORT YOLOv5 多目标跟踪 行人识别
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基于深度分层特征表示的行人识别方法 被引量：4
14
作者 孙锐 张广海 高隽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1528-1535,共8页
该文针对行人识别中的特征表示问题,提出一种混合结构的分层特征表示方法,这种混合结构结合了具有表示能力的词袋结构和学习适应性的深度分层结构。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征,再通过一个由空间聚集受限玻尔兹曼机组... 该文针对行人识别中的特征表示问题,提出一种混合结构的分层特征表示方法,这种混合结构结合了具有表示能力的词袋结构和学习适应性的深度分层结构。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征,再通过一个由空间聚集受限玻尔兹曼机组成的深度分层编码方法进行编码。对于每个编码层,利用稀疏性和选择性正则化进行无监督受限玻尔兹曼机学习,再应用监督微调来增强分类任务中视觉特征表示,采用最大池化和空间金字塔方法得到高层图像特征表示。最后采用线性支持向量机进行行人识别,提取深度分层特征遮挡等与目标无关部分自然分离,有效提高了后续识别的准确性。实验结果证明了所提出方法具有较高的识别率。 展开更多
关键词 行人识别 混合结构 深度学习 深度分层编码 受限玻尔兹曼机
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基于奇异值分解行人对齐网络的行人重识别 被引量：3
15
作者 张继 金翠 +1 位作者 王洪元 陈首兵 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期91-97,共7页
为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行... 为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行处理。将行人对齐网络和奇异向量分解相结合,构造奇异值分解行人对齐网络,既可解决图像错位问题,又提高图像特征的相似性度量的效果。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上进行试验,并与行人对齐网络和其他深度学习与非深度学习的行人重识别方法进行比较,试验结果中整个网络的平均检索精度和行人图像第一次匹配正确的概率平均达到了65%和80%左右,这表明奇异值分解行人对齐网络可以提高对行人匹配的效果。 展开更多
关键词 行人重识别 奇异向量分解 行人对齐 深度学习 空间变换网络
原文传递
基于Gabor小波与HOG特征的目标检测方法 被引量：3
16
作者 薛茹 常岐海 吴宗胜 《电视技术》 北大核心 2014年第7期182-185,206,共5页
针对传统的HOG目标识别方法,提出一种通过Gabor滤波融合后的进行HOG特征提取的目标检测方法。为了提高HOG特征提取信息的有效性,首先用Gabor对目标图像做了预处理,其预处理过程是针对图像Gabor特征的在尺度和方向上进行融合,形成一幅Ga... 针对传统的HOG目标识别方法,提出一种通过Gabor滤波融合后的进行HOG特征提取的目标检测方法。为了提高HOG特征提取信息的有效性,首先用Gabor对目标图像做了预处理,其预处理过程是针对图像Gabor特征的在尺度和方向上进行融合,形成一幅Gabor图像。为了有效提取全局的Gabor图像纹理、轮廓信息,将该图像分为大小相同且重叠的块,分别对每个块进行统计,最后用RealAdaboost级联方法对目标和非目标样本进行学习,并对测试序列进行分类。结果表明,基于梯度的Gabor预处理技术能提高目标特征提取性能。与传统的HOG目标识别的方法比较,该方法在目标图像受到干扰的情况(遮挡、重叠等)下,监测效果明显优越。 展开更多
关键词 目标检测 特征融合 分块直方图 多尺度
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一种基于视频的新型行人识别方法 被引量：3
17
作者 於建生 汪宏 顾晶 《信息化研究》 2010年第3期19-21,共3页
混合交通是我国城市交通的主要特点。我国城市步行交通在总出行量中所占比例较大,且将持续相当长的一段时间。而随着智能交通系统(ITS)研究与应用的不断深入,在优化交通管理、减少交通事故、保证行人安全等方面的要求越来越高,所以行人... 混合交通是我国城市交通的主要特点。我国城市步行交通在总出行量中所占比例较大,且将持续相当长的一段时间。而随着智能交通系统(ITS)研究与应用的不断深入,在优化交通管理、减少交通事故、保证行人安全等方面的要求越来越高,所以行人识别具有重要意义。视频检测是一种在智能交通监控中广泛使用的检测方式。文中基于视频图像,利用行人的形状、速度、非刚体性的特点,设计了一种具有较好实时性和鲁棒性的行人识别算法。 展开更多
关键词 行人识别 形状 速度 非刚体
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基于卷积神经网络的室内行人识别与定位 被引量：2
18
作者 张久鑫 《电子设计工程》 2018年第24期140-143,149,共5页
针对现有室内定位技术存在的问题,文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号,用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息,通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状... 针对现有室内定位技术存在的问题,文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号,用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息,通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比,系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者,并报告实时的定位信息,定位平均误差可达到三十厘米以下。 展开更多
关键词 室内定位 行人识别 计算机视觉 卷积神经网络 运动传感器
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基于生成对抗网络的跨模态行人重识别研究 被引量：2
19
作者 冯敏 张智成 +2 位作者 吕进 余磊 韩斌 《现代信息科技》 2020年第4期107-109,共3页
红外图像与可见光图像的跨模态行人重识别是一个备受关注的任务问题。与传统可见光条件下的单一模态行人重识别问题相比,跨模态行人重识别还包含成像原理导致的模态差异的难点。现有方法仅从特征级别增加约束,忽略了模态差异的独特性。... 红外图像与可见光图像的跨模态行人重识别是一个备受关注的任务问题。与传统可见光条件下的单一模态行人重识别问题相比,跨模态行人重识别还包含成像原理导致的模态差异的难点。现有方法仅从特征级别增加约束,忽略了模态差异的独特性。为此,文章将分别处理模态差异和外观差异,使用循环生成对抗网络减小模态差异,使用度量学习降低外观差异。同时,还提出一个跨模态的图像融合模块。在RegDB和SYSU-MM01数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 行人重识别 跨模态
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矿用电机车行人安全预警系统 被引量：2
20
作者 张俊卿 黄友锐 凌六一 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2014年第1期101-104,共4页
提出了一种基于图像处理的矿用电机行人安全预警系统,系统以TMS320DM642为核心,结合视频采集等相关外围电路完成硬件电路设计;采用梯度方向直方图(HOG)加支持向量机(SVM)的行人识别算法,在OPENCV平台下实现电机车前行轨道上的行人预警... 提出了一种基于图像处理的矿用电机行人安全预警系统,系统以TMS320DM642为核心,结合视频采集等相关外围电路完成硬件电路设计;采用梯度方向直方图(HOG)加支持向量机(SVM)的行人识别算法,在OPENCV平台下实现电机车前行轨道上的行人预警。实验结果表明,系统行人识别精度高,可以有效防止电机车伤人事故的发生。 展开更多
关键词 电机车 行人识别 梯度方向直方图 支持向量机 安全预警系统
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