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智能交通系统中的车辆检测算法使用方法总结智能交通系统是指通过计算机、传感器、通讯设备等技术手段，对交通场景进行全面感知、数据采集、信息处理和交互服务的一种智能化交通管理系统。
在智能交通系统中，车辆检测算法是一个重要的组成部分，它能够实时准确地检测出交通场景中的车辆信息，为交通管理和智能驾驶等应用提供重要的数据支持。
本文将对智能交通系统中常用的车辆检测算法进行总结，并介绍它们的使用方法。
1. Haar特征级联检测算法Haar特征级联检测算法是一种基于人工特征的目标检测算法，它通过构建特征分类器来实现车辆的检测。
具体使用方法如下：（1）准备正样本和负样本数据集，正样本为包含车辆的图像，负样本为不包含车辆的图像。
（2）使用Haar-like特征提取方法，对正负样本进行特征提取。
（3）使用AdaBoost方法来训练多个强分类器，将特征和分类结果进行联合训练。
（4）通过级联分类器进行车辆检测，对图像进行滑动窗口操作，利用训练好的分类器判断窗口内是否存在车辆。
2. HOG特征+SVM分类器车辆检测算法HOG特征+SVM分类器车辆检测算法是一种基于机器学习的目标检测算法，它利用车辆的局部梯度信息来进行检测。
具体使用方法如下：（1）利用图像梯度计算得到每个像素点的梯度和方向信息。
（2）将图像划分为小的细胞单元，在每个细胞单元内统计梯度方向直方图。
（3）将细胞单元组成块，对每个块内的梯度方向直方图进行归一化。
（4）使用SVM分类器对提取的HOG特征进行训练，生成分类模型。
（5）利用训练好的分类模型对图像进行滑动窗口操作，判断窗口内是否包含车辆。
3. 基于深度学习的车辆检测算法基于深度学习的车辆检测算法利用深度卷积神经网络来提取图像特征并进行车辆检测。
具体使用方法如下：（1）准备车辆图像数据集，标注好车辆的位置信息。
（2）选取合适的深度学习模型，如Faster-RCNN、YOLO等。
（3）对车辆图像进行预处理，如图像缩放、裁剪等操作。
基于Adaboost分类器的车辆检测与跟踪算法陈拥权;陈影;陈学三【摘要】车辆检测与跟踪是智能交通领域的重要研究课题之一.为了促进平安城市的建设,更好地辅助车辆驾驶,提出了一种基于类Haar特征和Adaboost分类器的实时车辆检测与跟踪算法.采集大量车辆正负样本图像,基于积分图提取图像的类Haar特征;利用Adaboost算法对类Haar特征进行选择及分类器训练;利用得到的分类器进行模式匹配,实现对车辆的检测.在相邻帧中进行车辆的特征匹配,完成车辆的跟踪.在车辆跟踪的基础上,通过场景标定,实现对车辆的测速和车流量的统计.在真实道路场景中的实验结果表明,所提方法能实时并有效地对车辆进行检测与跟踪,在一定程度上缓解了交通压力;能准确地进行车辆测速和车流量统计,可为超速和道路拥挤的判定提供相关依据,具有较好的应用前景.%Vehicle detection and tracking is one of the most important research topics in the field of intelligent transportation. A real-time algorithm of vehicle detection and tracking based on Haar-like features and the Adaboost classifier is proposed to promote the construc-tion of safe city and assist vehicle driving. A large number of positive and negative sample images of vehicle are collected. The Haar-like features of the images are extracted based on the integral map and the Adaboost algorithm is exploited to do Haar-like features selection and classifier training for matching the pattern with the obtained classifier to realize the vehicles detection. The characteristics of the vehi-cles in the adjacent frames are matched to complete vehicles tracking. By calibrating scene,the vehicle speed measurement and traffic sta-tistics have been achieved based on vehicles tracking. Experimental results in realroad scene show that it can effectively conduct vehicle detection and tracking in real-time for alleviating the traffic pressure to some extent and can implement vehicle speed measurement and traffic statistics accurately,which has provided the relevant basis for speeding and road congestion with an excellent application prospect.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)010【总页数】5页(P165-168,176)【关键词】车辆检测与跟踪;类Haar特征;Adaboost算法;测速;车流量统计【作者】陈拥权;陈影;陈学三【作者单位】合肥寰景信息技术有限公司,合肥安徽 230088;合肥寰景信息技术有限公司,合肥安徽 230088;合肥寰景信息技术有限公司,合肥安徽 230088【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着城市化进程的加快，智能交通的重要性越发凸显。
![一种基于Adaboost算法的产品状态检测方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/8cecf37cdd88d0d233d46aea.png)
专利名称：一种基于Adaboost算法的产品状态检测方法和系统
专利类型：发明专利
发明人：曹海青
申请号：CN201511033266.7
申请日：20151231
公开号：CN105678755A
公开日：
20160615
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于Adaboost算法的产品状态检测方法和系统。
该方法包括：采集处于所需状态下的产品的界面图像，生成界面图像样本；将界面图像做灰度处理，得到灰度图像；对灰度图像做二值化处理，提取Haar特征；利用Adaboost算法对Haar特征进行训练，获得分类器模板；利用分类器模板对流水线上采集的产品的界面图像进行分类，判断产品的界面图像是否处于所需状态。
本发明提供的技术方案将Adaboost算法、图像二值化和Haar特征结合起来对产品图像检测进行优化，将此优化算法引入产线，对产品进行检测，不仅能够实现自动化检测产品减少劳动力投入，而且能够满足产线流水线上的生产节拍。
申请人：青岛歌尔声学科技有限公司
地址：266061 山东省青岛市崂山区秦岭路18号国展财富中心3号楼5楼
国籍：CN
代理机构：北京市隆安律师事务所
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基于Haar-like和AdaBoost的车脸检测
朱善玮;李玉惠
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2018(031)008
【摘要】文中为降低计算的复杂度,提高车型识别的效率,从整幅车辆图像中检测出车辆的车脸部分,用车脸图像对车型进行识别.采用能够快速计算的Haar-like特征,根据Haar-like特征的分布情况对其进行归一化处理,利用归一化处理后的特征构建多个弱分类器,再利用AdaBoost算法把选出的弱分类器级联为强分类器,最后用强分类器对车辆图像的车脸部分进行检测定位.实验结果表明,在100幅不同车辆图像测试样本中,车脸部分的平均检测率为79％,平均识别时间为184.98 ms.
【总页数】4页(P66-68,81)
【作者】朱善玮;李玉惠
【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于肤色与新型Haar-Like特征的人脸检测算法研究 [J], 曹正贵;马文;王志锋
2.一种基于Haar-Like T特征的人脸检测算法 [J], 王庆伟;应自炉
3.基于Haar-like和Adaboost的车辆检测算法研究 [J], 倪朋朋; 顾海全; 董锋格;
王文斌
4.基于肤色与Haar-like扩展集的驾驶员人脸检测算法 [J], 葛小凤
5.基于Haar-Like T特征的人脸检测算法 [J], 胡念;张四平;王梅
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目标检测算法的比较研究在当今的计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，它在众多应用中发挥着关键作用，如自动驾驶、安防监控、工业检测等。
为了实现更准确、高效的目标检测，研究者们提出了各种各样的算法。
接下来，让我们深入探讨一些常见的目标检测算法，并对它们进行比较。
一、传统目标检测算法在深度学习兴起之前，传统的目标检测算法主要基于手工特征提取和分类器设计。
其中，具有代表性的方法包括 ViolaJones 算法和基于HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征的检测算法。
ViolaJones 算法是一种基于 Haar 特征和 AdaBoost 分类器的快速目标检测方法。
它通过使用简单的矩形特征，并结合级联分类器的结构，能够在较短的时间内检测出人脸等目标。
然而，该算法对于复杂的目标和场景，检测效果往往不尽人意，并且对特征的选择和设计依赖较大。
基于 HOG 特征的检测算法则通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述目标的形状特征。
然后，结合支持向量机（SVM）等分类器进行目标分类。
这种方法在行人检测等任务中取得了一定的成果，但计算复杂度较高，对于实时性要求较高的应用存在一定的局限性。
二、基于深度学习的目标检测算法随着深度学习技术的迅速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法逐渐成为主流。
这类算法大致可以分为两类：两阶段检测算法和单阶段检测算法。
1、两阶段检测算法两阶段检测算法通常包括生成候选区域和对候选区域进行分类与回归两个步骤。
具有代表性的算法如 RCNN（Regions with Convolutional Neural Network Features）、Fast RCNN 和 Faster RCNN。
RCNN 首先使用选择性搜索算法生成大量的候选区域，然后将每个候选区域输入到卷积神经网络中提取特征，最后使用支持向量机进行分类和边界框回归。
虽然 RCNN 取得了较好的检测效果，但计算效率低下，因为对每个候选区域都要进行单独的特征提取。
基于Haar特征的前车识别算法许庆;高峰;徐国艳【摘要】Based on the requirements of intelligent transportation system (ITS) , an algorithm for front-vehicle detection is proposed in this paper. With the algorithm, firstly a Haar-like feature cascade classifier is designed by using feature detection method to effectively identify the rear features of front vehicles. Then aiming at the problems of duplicate detection, noises, undections and the failure in detecting distant objects due to the limitation in resolution ratio, which occurred in real detections with complicated road conditions, the algorithm is revised. Finally the experiments and analyses are performed again with a result showing that the revised algorithm can effectively detect the front vehicles realtime in complex background by using on-board video camera, being easy to apply to ITS.%本文中根据智能交通系统对于前方车辆识别的需求,提出一种前车识别算法.首先利用特征检测法设计了基于Haar特征的车辆级联分类器,对车辆的尾部特征进行有效识别；然后针对真实复杂道路测试中出现的重复识别、噪声、漏检和受限于分辨率而难以识别远距离目标等问题,改进了算法；最后再次进行了实验和分析.结果表明,改进后的算法能有效利用车载摄像头实时识别复杂背景下的前方行驶车辆,便于在智能交通系统中应用.【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2013(035)004【总页数】4页(P381-384)【关键词】智能交通系统;车辆识别;Haar特征【作者】许庆;高峰;徐国艳【作者单位】北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京100191【正文语种】中文前言道路上的实时前车识别与跟踪是智能交通系统领域中的重要研究任务之一[1]。
2019年第2期【摘要】为提供准确、实时的前方车辆位置信息，提出了一种基于AdaBoost 和压缩跟踪的前方车辆检测方法。
首先通过Haar-like 特征及AdaBoost 算法进行样本训练，获得车辆检测分类器，利用道路纵向测距模型进行感兴趣区域分割和检测窗口多尺度优化以提高检测效率，最后通过压缩跟踪算法增强环境适应性，提高检测准确率。
结果表明，该方法在天气良好条件下的平均检测率为93%，每帧耗时26.5ms ，能够为具有避撞功能的车辆智能驾驶系统提供有效决策依据。
主题词：前方车辆检测AdaBoost 算法道路纵向测距模型压缩跟踪中图分类号：U471.15文献标识码：A DOI:10.19620/ki.1000-3703.20172394Detection of Preceding Vehicle Based on AdaBoost and CompressiveTrackingTan Lifan 1,Wu Jun 1,2,Cao Libo 1,Liao Jiacai 1（1.State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,Hunan University,Changsha 410082;2.Hunan Normal University,Changsha 410082）【Abstract 】A detection method of preceding vehicle method was proposed based on AdaBoost and compressive tracking algorithm to provide accurate and real-time vehicle position information.The vehicle detection classifier was obtained through sample training with Haar-like feature and AdaBoost algorithm.Segmentation of interest region and multi-scale optimization of the sub-window based on the longitudinal range model were utilized to improve the efficiency ofdetection.The compressive tracking algorithm was used to enhance environment adaptability and improve detection accuracy.The experimental results show that the average detection accuracy of the proposed method is 93%with a speed of26.5ms per frame under good weather conditions,which could provide an effective decision basis for the intelligent driving system with the collision avoidance function.Key words:Preceding vehicle detection,AdaBoost algorithm,Longitudinal ranging model,Compressive tracking谭力凡1吴俊1,2曹立波1廖家才1（1.湖南大学，汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙410082；2.湖南师范大学，长沙410082）*基金项目：国家自然科学基金项目（51505137）；汽车车身先进设计制造国家重点实验室（湖南大学）开放课题基金（31615007）。
