基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架

作者：霍星; 檀结庆; 赵峰; 景永俊; 邵堃

来源：模式识别与人工智能, 2018, 31(03): 283-292.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201803010

• 图像梯度
• 自适应车窗定位
• 多识别区域融合
• Adaboost算法
• 驾驶员检测

受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法获得车牌定位,然后使用自适应方法得到车窗区域,最后采用多识别区域融合策略得到准确的驾驶员区域.在10个图像测试库上的测试表明,文中方法可以获得较高的识别率.

• 单位
  数学学院; 合肥工业大学; 安徽天盛智能科技有限公司