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为防止驾驶员注意力分散引起无法及时躲避行人造成的事故,利用嵌入式技术、视频跟踪、识别技术,进行行人的快速捕获、识别,建立并形成一个适合于城市交通的嵌入式车载行人检测系统。实验结果表明,本系统可以较为准确地检测行人、提出行车策略及行车建议,有效防止驾驶员误判断现象的出现,提高了行车安全性。 相似文献
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为解决激光传感器等避障装置难以解决爆炸性危险环境下的防爆问题,提出一种基于机器视觉的AGV小车避障解决方案。磁导航AGV小车在工作中路径相对固定,主要针对来回走动的工人进行检测,进而实现减速或制动。为实现高精确度下实时检测,采用改进HOG算法,结合线性支持向量机实现更快和更可靠的分类。实验证明,该方法识别率达到92.84%,漏检率4%,其准确度和实时性基本满足危险环境下的行人检测要求。 相似文献
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为改善以人工为主的传统监控系统,在天津港煤码头无人区运用智能视频监控技术进行智能人形识别监控研究.该技术利用优化的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)算法快速对人体轮廓进行描述;结合基于港口实际场景训练得到的支持向量机分类器,标定出图像中有人的区域.在天津港煤码头无人区的现场实验表明,该技术对一幅320×240像素的图像的检测时间小于200 ms,满足港口监控实时性的要求.对具有复杂背景的监控区域,该技术能够高效地进行人形目标的匹配与识别,从而使安全得到更有效的保障. 相似文献
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基于HOG特征和SVM的手势识别 总被引：3，自引：0，他引：3
手势识别具有比较丰富的应用领域,而领域的变化也会对识别的结果产牛较大的影响.在诸多手势识别方法中,基于计算机视觉的识别技术对环境最敏感,例如光线亮暗、复杂背景、手势旋转等.为克服环境带来的影响,借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图技术,将其用于手势识别中.这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感,得... 相似文献
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为了满足车辆在线应用所需的实时性和准确性,提出了一种在线实时车辆验证的解决方法.首先,基于对车辆图像对称特性的分析,提出了垂直对称HOG描述子,用来提取图像的特征.在车辆分类阶段,为了提高算法的实时性,使用极限学习机作为分类器.与其他经典算法的实验数据进行比较,结果表明基于垂直对称HOG和极限学习机的车辆验证方法能够在算法的运行效果与计算代价方面取得较好的折中,并且能够在尽可能保证算法效果的同时降低计算开销.实验结果进一步表明,提出的车辆验证方法在执行效率和准确性方面均能取得较好的效果,能够满足车辆的在线实时应用要求. 相似文献
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鉴于目前散货码头运用智能视频监控系统时,由于不同方向人形的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征存在较大的变化,使得用传统方法训练获得的少量特异性特征不足以支撑人形的有效分类,因此提出一种基于Ada Boost的针对不同姿势HOG特征的二级分类方法.首先将样本快速分为正(背)面人形和侧面人形,组成第一级分类;然后通过分别为两类样本训练子分类器组成第二级分类;第二级分类对人形进行识别,并对结果进行融合.以天津港干散货码头无人作业区为背景,完成一组人形识别实验.实验结果表明,相较于传统方法,该方法对正(背)面人形具有更高的识别率.二级分类方法整体上提高了人形识别的识别率. 相似文献
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