[发明专利]基于快速Adaboost训练算法的自动扶梯乘客检测方法有效
| 申请号： | 201711267192.2 | 申请日： | 2017-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN108182381B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 田联房;余陆斌;杜启亮;朱斌 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于快速Adaboost训练算法的自动扶梯乘客检测方法，包括步骤：1)视频图像采集；2)生成正样本和负样本；3)提取正、负样本中的HOG特征；4)利用快速Adaboost算法训练分类器；5)利用得到的分类器进行乘客检测；6)利用camshift算法跟踪人体。通过本发明方法可以有效提高Adaboost分类器的训练速度，大大减少了在需要使用多分类器和需要多次训练分类器场合下的时间开销。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 adaboost 训练 算法 自动扶梯 乘客 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于快速Adaboost训练算法的自动扶梯乘客检测算法，该算法主要是通过采集视频样本，提取HOG特征，快速训练得到分类器，利用分类器进行自动扶梯上乘客检测，其包括以下步骤：1)视频图像采集；2)生成正样本和负样本；3)提取正、负样本中的HOG特征；4)利用快速Adaboost算法训练分类器；5)利用得到的分类器进行乘客检测；6)利用camshift算法跟踪人体。
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