基于Adaboost的安全帶檢測方法.pdf

1、安全帶檢測是智能交通系統(tǒng)中的一個重要研究課題，該技術(shù)的實現(xiàn)可以在很大程度上對那些安全意識淡薄和無視交通法規(guī)的駕乘人員起到警告或提醒作用，提高了駕駛員遵守交通法規(guī)的意識，從而達到降低交通事故傷亡率的效果。本文主要研究基于Adaboost的安全帶檢測方法，其主要研究工作和成果如下:
　　1.提出了一種基于Adaboost的安全帶檢測方法，實現(xiàn)了一個完整的安全帶檢測系統(tǒng)。在道路監(jiān)控攝像機采集到道路車輛圖像后，圖像首先進入車窗區(qū)域粗定位模

2、塊，找到圖像上若干個車窗候選區(qū)域，然后進入駕駛員區(qū)域粗定位模塊，找到圖像上若干個駕駛員候選區(qū)域，接著將結(jié)果送入安全帶檢測模塊，找到若干個安全帶檢測區(qū)域。
　　2.采用SVM分類器對安全帶候選區(qū)域進行后處理。將利用正面車輛自身幾何關(guān)系并結(jié)合車窗、駕駛員、和安全帶候選區(qū)域在檢測時的置信度來構(gòu)建基于下文信息的特征向量，然后利用SVM算法進行后處理，最終剔除掉誤檢區(qū)域。
　　3.文中詳述了經(jīng)典的安全帶檢測方法，從最基本的理論及其算法