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基于GA-BP的安全带佩戴识别方法  
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【英文篇名】 Recognition method of safety belt wearing based on GA- BP
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 葛如海; 胡满江; 张学荣; 苏清祖;
【英文作者】 Ge Ruhai; Hu Manjiang; Zhang Xuerong; Su Qingzu; School of Automobile and Traffic Engineering; Jiangsu University;
【作者单位】 江苏大学汽车与交通工程学院;
【文献出处】 江苏大学学报(自然科学版) , Journal of Jiangsu University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2014年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 安全带佩戴; 状态识别; 特征向量; PCA降维; BP神经网络; 遗传算法;
【英文关键词】 safety belt wearing; state recognition; characteristic vector; PCA dimension reduction; BP neural network; genetic algorithm;
【摘要】 为了避免不规范佩戴安全带行为的发生,进一步提高安全带的佩戴率,提出了一种基于GA-BP的安全带佩戴识别方法.该方法在图像处理技术的基础上,提取安全带极坐标转化后的二值化图像像素值作为表征安全带佩戴状态的特征向量,并通过PCA方法对其进行降维;然后采用BP神经网络算法,建立基于BP神经网络的安全带佩戴识别模型,同时为了提高安全带佩戴识别模型的精度,引入遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP的安全带佩戴识别模型;最后通过具体实例验证.结果表明:该方法合理有效,能较好地对安全带的不同佩戴状态进行识别,具有较好的实用性和推广性.
【英文摘要】 To avoid the nonstandard safety belt wearing and improve the wearing rate of safety belt,the recognition method of safety belt wearing was proposed based on GA- BP. The binarized image pixel values from safety belt polar coordinates were extracted by image processing technique as characteristic vector to represent the safety belt wearing state,and the dimension was reduced by PCA method. The BP neural network algorithm was used to establish recognition model of safety belt wearing. To improve the accuracy o...
【基金】 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX12_0628)
【更新日期】 2014-06-12
【分类号】 U491.61;U463.6
【正文快照】 安全带作为乘员约束系统最有效的保护装置,自发明以来已经挽救了无数人的生命[1].为了提高安全带佩戴率,世界各国都强制安装了安全带佩戴提示系统(SRS).据A-NCAP公布的最新数据显示,澳大利亚80%以上的车型都配备了安全带佩戴提示系统[2].我国C-NCAP管理规则[3]中明确将安全带佩

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