基于Haar-like和Adaboost的车辆检测算法研究

摘要：

为了提高运用普通哈尔特征的Adaboost算法检测车辆的识别率,解决计算复杂等问题,提出了基于差异化较大的车辆特征区域的扩展哈尔特征,利用积分图计算特征值,通过Adaboost算法在车辆正面、背面以及侧面的样本集上分别训练出各自的分类器,并将它们组成多通道级联强分类器.通过OpenCV实现车辆检测的实验,结果证明:通过该方法能够有效地减少弱分类器数量,提高计算速度和识别率,对于实时检测视频中不同状态的车辆有较强的鲁棒性.

关键词：哈尔特征、车辆检测、级联分类器、Adaboost算法

分类号：U46(汽车工程)

在线出版日期：2019-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5-9