本文關(guān)鍵詞：基于GA-BP的安全帶佩戴識別方法　出處：《江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 安全帶佩戴 狀態(tài)識別 特征向量 PCA降維 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法

【摘要】：為了避免不規(guī)范佩戴安全帶行為的發(fā)生,進一步提高安全帶的佩戴率,提出了一種基于GA-BP的安全帶佩戴識別方法.該方法在圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,提取安全帶極坐標轉(zhuǎn)化后的二值化圖像像素值作為表征安全帶佩戴狀態(tài)的特征向量,并通過PCA方法對其進行降維;然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全帶佩戴識別模型,同時為了提高安全帶佩戴識別模型的精度,引入遺傳算法對其權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,建立基于GA-BP的安全帶佩戴識別模型;最后通過具體實例驗證.結(jié)果表明:該方法合理有效,能較好地對安全帶的不同佩戴狀態(tài)進行識別,具有較好的實用性和推廣性.
[Abstract]:In order to avoid the occurrence of irregular wear safety belt behavior, to further improve the safety belt wearing rate, we propose a GA-BP recognition method based on seat belt wearing. This method is based on image processing technology, extracting the safety belt of polar coordinate value of two converted image pixel values as feature vectors for characterization of safety belt wearing state, and the reduction by PCA method; then using BP neural network algorithm, the establishment of safety belt wearing recognition model based on BP neural network, and in order to improve the accuracy of safety belt wearing recognition model, genetic algorithm is introduced to optimize the weights and thresholds, establish safety wearing recognition model based on GA-BP; finally verified by concrete examples. The results show that this method is reasonable and effective, to identify the different wear state can be better for the safety belt, has good practicability and validity.

【作者單位】： 江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(CXLX12_0628)
【分類號】：U491.61;U463.6
【正文快照】： 安全帶作為乘員約束系統(tǒng)最有效的保護裝置,自發(fā)明以來已經(jīng)挽救了無數(shù)人的生命[1].為了提高安全帶佩戴率,世界各國都強制安裝了安全帶佩戴提示系統(tǒng)(SRS).據(jù)A-NCAP公布的最新數(shù)據(jù)顯示,澳大利亞80%以上的車型都配備了安全帶佩戴提示系統(tǒng)[2].我國C-NCAP管理規(guī)則[3]中明確將安全帶

【參考文獻】

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