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J-GLOBAL ID：201902249600773028   整理番号：19A1083289

改良AdaBoost+Haarに基づく車両検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Vehicle Detection Algorithm Based on Improved AdaBoost and Haar

著者 (5件)： Li Xiangfeng (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京,210002) ,  Zhao Weikang (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京,210002) ,  Dou Xinyuan (吉林大学汽車工程学院,吉林長春,130000) ,  Li Kun (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京,210002) ,  Zuo Dunwen (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京,210002)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 38  号： 2  ページ： 42-45  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： AdaBoost+Haar分類装置が発散し易く,検出効率が低いなどの問題を解決するために,このアルゴリズムの訓練と検出を改良した。訓練段階で負サンプルを分類し、訓練した分類器の構造は先に簡単かつ複雑であり、それによって分類器が訓練時に早すぎる発散を避け、検出効率を高めることができる。検出段階において,車幅整合検出アルゴリズムを提案し,検出窓の範囲を調整し,検出窓の数を減らすため,検出窓の範囲を調整した。実測により、昼間の異なる時間帯、異なるシーン状況下で、このアルゴリズムを用いて車両を検出し、検出率を高めると同時に、検出速度を7倍向上できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出効率 ,  分類装置
準シソーラス用語： 検出率 ,  時間帯 ,  *検出アルゴリズム ,  *AdaBoost , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 検出アルゴリズム