Abstract-This paper presenterar en monocular algoritm för främre och bakre fordonsdetektering, utvecklad som en del av FP7 V-Charge-projektets perceptionssystem. Systemet är gjort av en AdaBoost klassificerare med Haar Features Decision Stump. Den behandlar flera virtuella perspektiv bilder, som erhålls genom unwarping 4 monocular fish-eye-kameror monterade all-around en autonom elektrisk bil. Målet scenariot är den automatiska parkeringen betjänt, men den presenterade tekniken passar bra i alla allmänna stads- och motorvägsmiljöer. En stor uppmärksamhet har ägnats åt att optimera beräkningsprestandan. Noggrannheten i detektionen och en låg beräkningskostnader tillhandahålls genom att kombinera ett flerskaligt detektionssystem med en Soft-Cascade klassificeringsdesign. Algoritmen körs i realtid på projektets maskinvaruplattform. Systemet har testats på en valideringsuppsättning, jämfört med flera AdaBoost-system, och motsvarande resultat och statistik rapporteras också.
AdaBoost klassificerare med Haar funktion beslut stubbar användes för att upptäcka fordon för parkering i tidiga stadier REF.
Vehicle detection for autonomous parking using a Soft-Cascade AdaBoost classifier
{'venue': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'journal': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}