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文檔簡介
1、運(yùn)動(dòng)行人檢測是城市交通環(huán)境下的智能車安全行駛輔助導(dǎo)航技術(shù)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),對推動(dòng)智能車輛技術(shù)的發(fā)展與保障城市道路交通安全具有重要作用。而由于夜間路面光線的原因,大部分的交通事故都發(fā)生在晚上。針對夜間行人檢測受光照影響大,誤識別多等問題,并考慮到性價(jià)比問題,提出了采用普通攝像頭的夜間行人檢測方法。
圖像預(yù)處理部分包括圖像去噪和圖像分割。圖像去噪根據(jù)自適應(yīng)小波收縮和各向異性擴(kuò)散去噪這兩種方法各自的特點(diǎn),設(shè)計(jì)一種混合去噪算法提高
2、了信噪比,縮短圖像去噪時(shí)間。圖像分割采用基于雙樹復(fù)小波變換的二維Otsu直線閾值型分割算法,利用雙樹復(fù)小波變換將二維直方圖區(qū)域變換到小波域來搜索閾值,大大降低了運(yùn)算復(fù)雜度,縮減了尋找閾值的時(shí)間。
檢測部分采用基于梯度直方圖特征的Gentle AdaBoost算法訓(xùn)練出來的多層分類器檢測夜間行人。梯度直方圖特征既可以描述人體的輪廓特征,同時(shí)對光照又不敏感,很適合用來描述夜間行人特征。而利用分類器輸出為實(shí)數(shù)值的Gentle A
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