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高铁建设环境人员防入侵安全检测方法研究

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为解决高铁建设大型装备作业时因为视觉盲区大而产生的人员安全问题,以高铁建设装备运行的典型场所,各工况下不同作业人员典型姿态图像为样本,采用Haar-like特征与Adaboost算法结合的训练方法,构建人员图像识别分类器,为提高分类器的准确性,在训练方法加入正样本自更新的方法以作改进.利用OpenCV分类器训练框架和Python语言,构建了高铁建设装备作业区域内人员的防入侵在线检测系统.试验和现场的运行验证了正样本自更新方法的可行性及系统的可靠性.
Research on Intrusion-Proof Safety Detection Method for Environmental Personnel in High-Speed Rail Construction

马利伟、周明阳、刘国宁

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郑州大学机械工程学院,河南郑州450001

高铁建设装备 Haar-like特征 Adaboost算法 图像

国家重点研发计划河南省产学研合作项目赛尔网络下一代互联网技术创新项目

2018YFB1201403182107000053NGII20180702

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.372(2)
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