【技术实现步骤摘要】
—种基于Adaboost的安全带检测方法
本专利技术属于智能交通领域，涉及一种图像检测方法，更具体的涉及到。
技术介绍
每年有超过120万人死于机动车事故，相当比例的交通事故中，当驾驶员佩带安全带时，造成的人员伤亡明显减轻。目前，世界上大多数国家都通过法律强制要求驾驶员在行驶中使用安全带。通过监控相机进行驾驶员安全带检测成为了智能交通领域的比较新颖的课题，对于那些轻视交通法规和安全意识淡薄的驾乘人员，该技术的实现可以在很大程度上起到提醒和警告作用，在保证安全驾驶的同时提高驾驶员遵守交通法规的意识。随着成像技术的发展，高清摄像机可以获取高速行驶中车辆和驾驶员的清晰图像。目前，基于图像处理的安全带检测方法相关研究较少，仍然有许多困难，主要表现为:道路环境复杂，变化多样、车辆以及安全带图像会受到包括光照、拍摄视角甚至相机规格等因素的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点和不足，提出一种基于Adaboost安全带检测方法，此方法主要解决了机动车车辆图片中驾驶员的安全带检测，并且可应用于不同的道路环境和光照条件下。本专利技术提供了，包括以下步骤:步骤1:建立正面车辆的高斯混合模型；车辆正面视图的高斯混合模型M定义如下:M= {partw, partp, partb, posw,p,b}其中，partw表示模型中的车窗部件，partp表示模型中的驾驶员区域部件，posb表示模型中的安全带部件，P0Sw,p,b={Pw,p,b, dw,p,J表示各部件之间的位置关系；特别的，pw, p, b表示各部件之间的空间位置关系，对于不同的国家和地区...
【技术保护点】
一种基于Adaboost的安全带检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立车辆正面图像的高斯混合模型；步骤2：通过高斯混合模型建立基于Adaboost的车辆各部件粗定位，得到各部件候选区域和对应可信度；步骤3：进行基于高斯混合模型的图像后处理，得到安全带检测的精确结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于Adaboost的安全带检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:建立车辆正面图像的高斯混合模型； 步骤2:通过高斯混合模型建立基于Adaboost的车辆各部件粗定位，得到各部件候选区域和对应可信度； 步骤3:进行基于高斯混合模型的图像后处理，得到安全带检测的精确结果。2.根据权利要求1所述的基于Adaboost的安全带检测方法,其特征在于,步骤I中建立车辆正面图像的高斯混合模型时，按以下方式获取: 步骤1.1:将车辆正面图像划分为车窗区域、驾驶员区域、安全带区域三个部件； 步骤1.2:将检测车辆分为大型车、中型车、小型车三种类型。3.根据权利要求1所述的基于Adaboost的安全带检测方法,其特征在于,步骤2中建立基于Adaboost的车辆各部件粗定位时，按以下步骤进行: 步骤2.1:首先对车辆图像进行正面车窗检测； 步骤2.2:在正面车窗候选区域内进行驾驶员区域检测； 步骤2.3:在驾驶员候选区域进行安全带检测。4.根据权利要求1所述的基于Adaboost的安全带检测方法，其特征在于，步骤2中所述的基于Adaboost的车辆各部件粗定位,首先要提取待检测区域的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈雁翔，李赓，覃勋辉，王猛，陶刚，邹娇，闫永刚，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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