基于GA-BP的安全带佩戴识别方法

摘要：

为了避免不规范佩戴安全带行为的发生,进一步提高安全带的佩戴率,提出了一种基于GA-BP的安全带佩戴识别方法.该方法在图像处理技术的基础上,提取安全带极坐标转化后的二值化图像像素值作为表征安全带佩戴状态的特征向量,并通过PCA方法对其进行降维;然后采用BP神经网络算法,建立基于BP神经网络的安全带佩戴识别模型,同时为了提高安全带佩戴识别模型的精度,引入遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP的安全带佩戴识别模型;最后通过具体实例验证.结果表明:该方法合理有效,能较好地对安全带的不同佩戴状态进行识别,具有较好的实用性和推广性.

关键词：安全带佩戴、状态识别、特征向量、PCA降维、BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：35

分类号：U461.91(汽车工程)

资助基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目CXLX12_0628

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：125-131