復(fù)雜環(huán)境下的列車駕駛員目標(biāo)檢測.pdf

1、從列車監(jiān)控視頻中自動、準(zhǔn)確、快速地檢測與定位列車駕駛員，已成為目前相關(guān)管理部門規(guī)范駕駛員操作行為，保證列車行駛安全的迫切需求。然而，在實際的監(jiān)控視頻中，由于圖像分辨率較低、實際背景復(fù)雜、人體姿態(tài)多變、遮擋以及截斷的情形較多，使得列車駕駛員目標(biāo)檢測成為了計算機視覺領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　針對現(xiàn)有人體檢測算法直接應(yīng)用于列車駕駛員目標(biāo)檢測時所出現(xiàn)的問題，本文提出一種基于單張圖像的列車駕駛員目標(biāo)檢測方法。首先，該方法以傳統(tǒng)可變形部

2、件模型為基礎(chǔ)，分別提出單人檢測器、遮擋檢測器以及截斷檢測器，用以解決完整、遮擋、截斷駕駛室場景下的人員檢測難題；其次，綜合三個檢測器各自的特性，提出聯(lián)合檢測器，實現(xiàn)復(fù)雜行車環(huán)境下的列車駕駛員目標(biāo)檢測；最后，采用最優(yōu)部件子集策略和coarse-to-fine策略分別從精度和速度兩方面改進聯(lián)合檢測器，使其在提高檢測精度的同時，也充分保證檢測速度。
　　聯(lián)合檢測器在基于單張圖像的列車駕駛員目標(biāo)檢測中取得了較好的結(jié)果，但是該檢測器并不能充

3、分滿足視頻中的駕駛員目標(biāo)檢測需求，尤其是當(dāng)駕駛員的肢體處于運動（包含微動）狀態(tài)時，由于視頻中的時空信息未被充分利用，在某些幀中往往會出現(xiàn)駕駛員誤檢及漏檢問題。針對該問題，本文以聯(lián)合檢測器為基礎(chǔ)，提出C-STC框架實現(xiàn)監(jiān)控視頻中的列車駕駛員目標(biāo)檢測。該框架首先利用聯(lián)合檢測器獲取每幀圖像的初始駕駛員目標(biāo)檢測結(jié)果；然后，使用空間上下文約束對每幀的初始檢測結(jié)果進行后處理，抑制部分誤檢發(fā)生；最后，基于時間上下文約束策略，提出最優(yōu)動態(tài)調(diào)整閾值方法實