發(fā)布時(shí)間：2018-01-13 03:09

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

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【摘要】：為了避免不規(guī)范佩戴安全帶行為的發(fā)生,進(jìn)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(shí)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(biāo)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(guò)PCA方法對(duì)其進(jìn)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(shí)別模型,同時(shí)為了提高安全帶佩戴識(shí)別模型的精度,引入遺傳算法對(duì)其權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,建立基于GA-BP的安全帶佩戴識(shí)別模型;最后通過(guò)具體實(shí)例驗(yàn)證.結(jié)果表明:該方法合理有效,能較好地對(duì)安全帶的不同佩戴狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,具有較好的實(shí)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(chē)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(jì)劃項(xiàng)目(CXLX12_0628)
【分類(lèi)號(hào)】：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(hù)裝置,自發(fā)明以來(lái)已經(jīng)挽救了無(wú)數(shù)人的生命[1].為了提高安全帶佩戴率,世界各國(guó)都強(qiáng)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(chē)型都配備了安全帶佩戴提示系統(tǒng)[2].我國(guó)C-NCAP管理規(guī)則[3]中明確將安全帶

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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6 毛U，

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