基于單目視覺的運動行人檢測算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著汽車數(shù)量的迅速增長和道路交通事故的頻繁發(fā)生,如何減少交通事故、降低交通事故造成的損失成為人們關注的重點。行人作為道路交通的主要參與者,同時也是交通事故的直接受害群體。因此,及時警告駕駛員與行人可能的碰撞,有效地保護行人的安全,已成為車輛安全輔助駕駛領域備受關注的研究方向。由于行人非剛體,其可能以各種姿勢出現(xiàn)在道路場景中,再加上行人的衣著以及天氣、光照等因素的影響,基于視覺的行人檢測是非常具有挑戰(zhàn)性的。
　　 本文以單目視覺傳

2、感器作為外界環(huán)境信息的獲取手段,從實用性角度出發(fā),建立了一個包含運動行人分割、識別的檢測系統(tǒng)。在行人分割階段,首先通過圖像相鄰幀之間的特征匹配,建立自運動補償模型,并基于此模型消除攝像機的運動,建立差分圖像；然后根據(jù)運動行人在差分圖像中表現(xiàn)出來的垂直邊緣特征,利用差分圖像的灰度垂直投影檢測運動區(qū)域；最后結合水平邊緣實現(xiàn)行人的精確定位。
　　 在行人識別階段,本文建立了一個級聯(lián)AdaBoost分類器進行行人識別。行人識別階段包括離

3、線訓練和在線識別兩個部分。在離線訓練階段,根據(jù)行人所表現(xiàn)出來的垂直邊緣和對稱性等特點,采用類Haar特征描述行人,進行級聯(lián)AdaBoost分類器訓練；在線識別階段利用訓練階段得到的級聯(lián)分類器,對輸入的候選行人進行識別檢測。最后,在行人單幀識別的基礎上,利用行人在圖像序列中連續(xù)出現(xiàn)的特點,對于連續(xù)幀的行人識別結果進行關聯(lián)融合,進一步提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　 本文的行人檢測算法在大量的包括不同天氣和光照條件的測試集上進行了測試,結果