基于機器視覺輔助駕駛系統(tǒng)中行人實時檢測跟蹤研究.pdf

1、近年來基于機器視覺的行人檢測與跟蹤技術(shù)在智能車領(lǐng)域的應用越來越受到人們的關(guān)注。它在車輛輔助駕駛系統(tǒng)中可以有效的輔助駕駛員更好地了解周圍環(huán)境，識別周圍的行人，對有可能發(fā)生的行人交通事故做出提前預警，提高行車安全。因此研究行人檢測與跟蹤技術(shù)具有非常重要的意義。
　　本文主要對機器視覺輔助駕駛系統(tǒng)中行人檢測與跟蹤技術(shù)進行研究。在現(xiàn)有方法的基礎上提出相應的改進與創(chuàng)新，最終實現(xiàn)對行人快速準確的檢測與跟蹤。
　　論文的主要創(chuàng)新點有以下兩

2、個部分：
　　1、在行人檢測方面，提出一種二維顯著性紋理算子TS-LBP(Two-dimensional Significant Local Binary Pattern)，該算子能夠反映圖像的紋理特征、顯著性特征，同時具有較強的抗噪聲性能。首先提取圖像中感興趣的目標區(qū)域，再通過提取目標區(qū)域顏色與紋理特征的融合特征來對目標進行特征描述，最后采用Adaboost算法訓練得到一個行人分類器對行人進行識別。
　　2、在行人跟蹤方面