韩飞龙
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：上海理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法
- 本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法，其中，所述分类装置包括相连接的摄像头和PC机，所述PC机包括：卡尔曼滤波模块，用于对摄像头采集的车辆前方视频图像进行卡尔曼滤波，检测障碍物目标；特征提取模块，用...
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- 文献传递
- 一种新的车辆辅助驾驶动态障碍物检测与分类方法被引量：8
- 2017年
- 为了解决道路视频中的运动障碍物检测和分类准确率低的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和朴素贝叶斯网络结合的检测与分类方法。首先采用卡尔曼滤波算法检测视频中的障碍物,并将检测到的障碍物进行特征提取。采用障碍物对称性与边缘直线水平度等特征,建立朴素贝叶斯网络对车辆前方的障碍物进行分类。实验结果表明,障碍物检测的准确率达到95%,对摩托车或自行车、汽车正面、汽车侧面和行人等障碍物识别准确率达到98.75%。
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- 关键词：障碍物检测卡尔曼滤波贝叶斯网络特征提取
- 基于贝叶斯网络的人体异常行为检测与识别被引量：2
- 2018年
- 使用卡尔曼滤波算法检测视频中的运动目标,并对检测到的行人进行特征提取。采用图像熵、Hu不变矩和长宽比特征,建立贝叶斯网络结构对人体目标进行分类,从而对人的正常行走和倒地、奔跑、挥拳4种行为进行识别。正常行走是正常行为,摔倒、挥拳和奔跑是异常行为。实验结果表明,通过特征提取的贝叶斯网络分类具有较好的实时性,其准确率可达90%。
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- 关键词：行人检测卡尔曼滤波贝叶斯网络特征提取
- 一种人体异常行为检测方法
- 本发明涉及一种人体异常行为检测方法，采集固定单一背景下人的走、跑、挥拳、倒地这四种行为的视频序列，利用卡尔曼滤波算法提取运动人体目标，提取出运动人体运动目标图像，将检测出的运动人体目标图像存储下来，构建训练数据集，提取图...
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- 文献传递
- 一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法
- 本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的车载多障碍物分类装置及方法，其中，所述分类装置包括相连接的摄像头和PC机，所述PC机包括：卡尔曼滤波模块，用于对摄像头采集的车辆前方视频图像进行卡尔曼滤波，检测障碍物目标；特征提取模块，用...
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