江苏大学学报(自然科学版)

作者：王海1,李诚1,蔡英凤2,陈龙2,何友国2

单位：1. 江苏大学 汽车与交通工程学院, 江苏 镇江 212013; 2. 江苏大学 汽车工程研究院, 江苏 镇江 212013

关键词：车辆检测, Adaboost, DSP, 移植, 实时视觉

基金：<p>国家自然科学基金资助项目(61573171, 61403172, 51305167)； 中国博士后基金特别资助项目(2015T80511)； 中国博士后基金资助项目(2014M561592)； 江苏省&ldquo;六大人才高峰&rdquo;项目(2014-DZXX-040, 2015-JXQC-012)； 江苏省自然科学基金资助项目(BK20140555)</p>

针对现有嵌入式平台车辆检测算法实时性不足的缺点,从算法耗时的根本原因出发,提出了基于多范围ROI的车辆检测方法.该方法对传统Adaboost算法进行了改进,以多尺度范围窗口遍历多层感兴趣区域以减少对整幅图像及对单一ROI遍历的次数.利用VS软件对算法优化前后的结果进行了仿真对比分析.在底层移植上采用静态分配内存替代动态内存分配,并利用DMA代替内存库函数的方式完成了算法的嵌入式移植.结果表明:本算法在检测准确性及实时性上均有较好效果,本方法在保证车辆检测准确率的同时能有效提升检测速度,在输入图像大小为720&times;480 像素时,达到13～15帧?s-1的处理速度,满足了车辆实时检测的要求.

来源：2019年第1期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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