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题名基于车载机器视觉的汽车安全技术
被引量：14
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作者
初秀民
万剑
严新平
毛喆
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机构
水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2008年第5期154-161,共8页
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基金
国家自然科学基金资助(50578128)
"863"计划(2006AA11Z215)
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文摘
在描述汽车驾驶操作过程基础上,根据信息获取范围将汽车安全辅助驾驶的机器视觉分为外部信息的机器视觉与内部信息的机器视觉技术,包括视觉增强、视野扩展、道路环境理解、视线跟踪与驾驶疲劳监测;逐个阐述其作用机理,综述其国内外研究现状,并归纳出研究重点;分析了汽车安全辅助驾驶系统中机器视觉技术当前研究不足。笔者认为,低能见度驾驶员视觉增强方法、道路环境理解信息融合以及驾驶疲劳检测等技术需进一步开展研究。
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关键词
道路安全
驾驶员视觉
汽车安全辅助驾驶
机器视觉
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Keywords
road safety
drivers＇vision
auto assistant system for driving
machine vision
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分类号
X924.2
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于HOG特征和SVM的前向车辆识别方法
被引量：41
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作者
李星
郭晓松
郭君斌
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机构
第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第11A期329-332,共4页
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文摘
为了解决汽车安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前向车辆识别方法。通过分割提取车辆底部阴影特征生成假设区域,采用基于直方图分析的方法实现车辆底部阴影的准确分割,综合分析车底阴影的水平边缘特征和垂直边缘特征完成假设区域的生成;使用基于梯度方向直方图特征和支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,剔除了假设区域中的非车辆区域。利用采集的道路视频对提出的方法进行了车辆识别实验,结果表明,该方法能够在不同光照条件下自适应地进行实时车辆识别,其中在正常光照下的识别率为96.52%,误识别率为3.59%。
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关键词
梯度方向直方图
支持向量机
车辆分类器
前向车辆检测
汽车安全辅助驾驶系统
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Keywords
Histogram of gradient, Support vector machine, Vehicle classifier, Forward vehicle recognition, Automotive safety driver assistant system
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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