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针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
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以贵州山区某桥为背景,介绍峡谷区桥梁边坡稳定性分析常用方法及边坡防护处理措施。桥梁位于黔中水利枢纽库区,桥梁横跨V型峡谷,桥墩设置在陡峭斜坡上,桥墩基础施工期间及桥梁建成库区蓄水后两岸边坡存在失稳风险,对桥梁的施工和使用安全造成威胁。为确保桥梁安全,对桥梁两岸边坡稳定性进行分析,结合计算分析确定边坡防护方案。 相似文献
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文章首先采用三维频域理论分析西非海域FPSO的水动力性能,得到船体各自由度的运动响应,慢漂载荷,附加质量和势流阻尼等;随后,利用分块法将波浪散点图离散为若干个海况,基于准动态方法对多点系泊系统进行分析,得到各海况下船体的漂移和各系泊缆的张力;最后,结合前两步的计算结果,采用T-N曲线,雨流计数和Miner线性累计损伤理论对系泊缆的疲劳寿命进行预报。研究结果表明,各系泊缆的疲劳寿命沿长度方向的分布趋势基本一致,锚链顶端和触底部分的疲劳寿命较短。此外,西非海域的涌浪对系泊缆的疲劳损伤较大,系泊设计时应予以重点关注。 相似文献
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