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基于Adaboost算法的实时行人检测系统
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP242.62[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60372085);陕西省自然科学研究计划项目(2003K06-G15).
中文摘要:

为解决智能视频监控系统下中远距离的行人检测问题,设计并实现了一个基于目标形状特征的检测系统;提出了4种较为有效的旨在描述人体形状局部特性的矩形特征,引人了对传统Adaboost算法的改进措施,减小了计算量,优化了系统结构;试验表明,该系统具有较高的检测率和处理速度,对阴影.雨天.枝叶晃动等监控场景中常见的噪声干扰不敏感,在P43.0GHz的PC上处理320×240的视频序列可达到15帧/s以上。

英文摘要:

To solve the problem of pedestrian detection in far-field intelligent video surveillance system, this paper provides a detection system based on object's appearance characteristics. Four types of rectangle filters which efficiently describe the local characteristics of people's appearance are given and some modified mothed to adaboost algorithm are introduced, which decrease the computation time and optimize the system configuration. The result of experiments show the system has a high detection rate and realize real-time processing. The common noise disturbing which exist in the surveillance scenes such as shadows, raining, leaves blowing in the wind have little effect on the detection results, the system runs the 320 240 pixel video image sequence at above 15 frames/second on a 3.0 GHz P4 processor.

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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924