基于全景視覺的行人檢測技術(shù)研究.pdf

1、行人檢測是當前計算機視覺和人工智能領(lǐng)域研究的重點和熱點,也是目標檢測的重要分支,其在軍事領(lǐng)域、智能交通、機器人導航、智能監(jiān)控、人體運動分析等領(lǐng)域都有廣泛的應用前景。由于人體的衣著、姿勢、光照各異,行人檢測是非常具有挑戰(zhàn)性的課題。目前,計算機視覺領(lǐng)域的主流思想將行人檢測問題認為是一個模式分類問題,其方法是從大量的行人訓練樣本中提取特征,利用機器學習方法將行人與其他運動目標以及干擾背景區(qū)分開來,并準確定位。全景視覺系統(tǒng)具有視場范圍大的特點,

2、當前已經(jīng)廣泛地應用在機器人導航、空間探測、視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、環(huán)境感知技術(shù)等領(lǐng)域。行人檢測技術(shù)和全景視覺系統(tǒng)的結(jié)合更能充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢,提供更加廣泛的應用前景。在全景視覺中研究行人檢測,可以充分利用全景視覺視野范圍大的特點,檢測到360°視野范圍內(nèi)的行人,更好的滿足機器人導航和智能監(jiān)控等應用場合的需求。近幾年來,GPU和基于GPU的通用計算得到了迅速的發(fā)展,基于GPU的通用計算在計算機視覺領(lǐng)域得到廣泛的應用。
　　 本文主要研

3、究基于雙曲面折反射全景視覺系統(tǒng)的行人檢測方法,采用積分梯度方向直方圖特征和線性支持向量機設計了基于全景視覺的行人檢測器,并在GPU平臺上利用并行計算技術(shù)改進了行人檢測算法的關(guān)鍵步驟,在保持檢測準確率的前提下,獲得明顯的檢測速度上的提升。
　　 首先研究了雙曲面折反射全景視覺的成像機理,推導了雙曲面折反射成像系統(tǒng)的數(shù)學模型。為了克服全景圖像畸變對行人檢測的影響,對原始全景圖像進行還原解算,從而獲得符合正常人的視覺感受的全景圖像,保

4、證全景視覺中行人檢測的準確性。
　　 然后本文設計了一個基于全景視覺的行人檢測器,采用Dalal提出的梯度方向直方圖特征為基礎,應用了用積分圖像方法來計算HOG特征集的方法,大大提高了HOG特征的計算速度,同時采用線性支持向量機作為行人分類器,對在行人檢測中存在大量的重疊結(jié)果窗口,采用非極大值抑制算法進行多結(jié)果融合,獲得較好的檢測效果。
　　 最后本文在GPU平臺上對基于全景視覺的行人檢測器進行了改進,采用CUDA并行計