基于車(chē)載視頻的行人分割算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、長(zhǎng)期以來(lái)，道路交通事故給人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)的危害是不言而喻的，因此如何減少交通事故，有效地保護(hù)行人的安全，及時(shí)警告駕駛員可能與車(chē)輛鄰近的行人發(fā)生碰撞，自然而然成了人們關(guān)注的重點(diǎn).汽車(chē)安全輔助駕駛技術(shù)中行人檢測(cè)技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)，是解決該問(wèn)題的有效途徑，而行人分割是行人檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ).快速準(zhǔn)確的分割出視頻圖像中的行人，為后續(xù)行人的識(shí)別與跟蹤提供了便利條件.因此，找到一種有效的行人分割算法具有潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和應(yīng)用前景.
　　背景的復(fù)雜、運(yùn)動(dòng)目

2、標(biāo)的多樣性（不僅包括非剛體的行人還有運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛和動(dòng)物等）、行人之間和行人車(chē)輛之間的遮擋、天氣和光照的變化等因素，都在不同程度上限制了行人分割的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性.另外道路上的行人有運(yùn)動(dòng)和靜止之分，因此需要有效的方法將這兩種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的行人準(zhǔn)確的分割出來(lái).這些都是本文研究的重點(diǎn).
　　本文針對(duì)運(yùn)動(dòng)形變較大的行人，根據(jù)相鄰兩幀圖像中的行人在四肢處較其他身體部位有較明顯的變化這一特點(diǎn)，提出基于圖像邊緣匹配的方法快速找到行人身上不能匹配的像素點(diǎn)

3、，進(jìn)而確定人體的位置.
　　針對(duì)圖像中運(yùn)動(dòng)形變較小而沒(méi)被分割出來(lái)的運(yùn)動(dòng)行人，本文則采用了基于Sift特征點(diǎn)的全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法.該方法處理圖像時(shí)，不再考慮已被檢測(cè)出的形變較大的行人區(qū)域，因此大大節(jié)省了處理時(shí)間，達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求.通過(guò)對(duì)各種場(chǎng)景的行人檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明了這兩類(lèi)方法的結(jié)合是切實(shí)可行的.
　　針對(duì)圖像中靜止的行人，本文充分利用了人體具有很強(qiáng)的對(duì)稱(chēng)性這一特點(diǎn)，采用基于行人形狀信的方法進(jìn)行分割，達(dá)到分割靜止行人的目的