行人安全狀態(tài)檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著計算機性能的持續(xù)增強和攝像頭應用范圍的不斷擴大,計算機視覺越發(fā)地引起各方的重視,成為新的研究熱點。智能交通系統(tǒng)是此領(lǐng)域的研究方向之一。本文將詳細闡述通過車載單目光學攝像頭進行行人檢測的理論方法,并給出在德州儀器的達芬奇平臺上對本文所提出的算法的解決方案。如此,系統(tǒng)可在圖像中自動標記存在潛在危險的行人,及時提醒司機主意并自動采取相應的防范措施(如自動剎車或彈出外置安全氣囊等)來保護行人的安全。
　　 系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)是一段視頻流

2、,由安裝在汽車前部的單目光學攝像頭拍攝所得,輸出是標記出視頻中存在潛在危險的行人,而且速度須滿足實時性。此工作可分為兩大步:感興趣區(qū)域檢測,和在感興趣區(qū)域中的行人識別。因為現(xiàn)有的大多數(shù)方法將產(chǎn)生大量的感興趣區(qū)域,從而使系統(tǒng)的實時性難以得到滿足。本文提出一種可以高效地檢測出較少數(shù)量的優(yōu)質(zhì)感興趣區(qū)域的新方法。優(yōu)質(zhì)感興趣區(qū)域是指其中較大可能性含有橫穿馬路的行人的候選矩形框,這種行人最應引起司機的注意。本文的方法可分為以下步驟:使用多次重合相鄰

3、兩幀圖像邊緣的方法提取視頻中重要的運動信息,檢測疑似橫穿馬路行人的邊緣;然后使用提取到的運動信息和行人的簡單形狀特征,通過滑動窗口在圖像中特定區(qū)域內(nèi)遍歷的方法生成感興趣區(qū)域;再計算每個感興趣區(qū)域內(nèi)含有橫穿馬路行人的可能性并按此降序排列;最后只對可能性最大的12個優(yōu)質(zhì)感興趣區(qū)域進行行人識別。行人的特征使用梯度方向直方圖(HOG),分類器使用支持向量機(SVM)。
　　 實驗使用真實的視頻數(shù)據(jù)進行測試。在matlab上對上述行人檢測