基于單目視覺的車輛前方行人識別方法研究.pdf

1、基于計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測由于其在車輛輔助駕駛系統(tǒng)中的重要應(yīng)用價值成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺和智能車輛領(lǐng)域最為活躍的研究課題之一。其核心是利用安裝在運(yùn)動車輛上的攝像機(jī)檢測行人，從而估計(jì)出潛在的危險(xiǎn)以便采取策略保護(hù)行人。行人檢測屬于目標(biāo)檢測的一部分，同時，行人檢測又是目標(biāo)檢測領(lǐng)域的一大難點(diǎn)。盡管在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，目標(biāo)的檢測和跟蹤技術(shù)已經(jīng)研究了十多年，但仍是一個活躍的研究領(lǐng)域。目前還沒有一個通用的，健壯的，精確的，高性能的，和實(shí)時的目標(biāo)檢測和跟蹤算法

2、。由于人體固有的一些特性，應(yīng)用場景的復(fù)雜性，人與人或人與環(huán)境之間的相互影響，使得人體的檢測和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域中最難的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。
　　 本文主要以單目視覺傳感器作為車輛前方環(huán)境信息獲取的主要手段，進(jìn)行了運(yùn)動車輛前方行人檢測技術(shù)的研究?；谝曈X的行人檢測系統(tǒng)一般包括兩個模塊：感興趣區(qū)分割和目標(biāo)識別，本文介紹了這兩個模塊所采用的一些典型方法，分析了每種方法的原理和優(yōu)缺點(diǎn)，并在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，提出新的行人分割方法。
　　

3、 為了更加快速地檢測行人，本文將人臉檢測中的AdaBoost算法應(yīng)用到行人檢測中，將其和行人形狀特征相融合，提出了基于AdaBoost算法與行人形狀特征融合的行人分割方法，將車輛前方不同區(qū)域的行人候選目標(biāo)分割出來。根據(jù)行人的灰度圖像有一定的紋理特征和灰度對稱性特征，同時由于行人連續(xù)的邊緣使得圖像的輪廓特征明顯，本文采用支持向量機(jī)算法訓(xùn)練得到識別行人的分類器。
　　 試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛前方不同尺寸、顏色和