雷達(dá)與視頻相融合的行人檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、當(dāng)前，隨著計(jì)算機(jī)性能和傳感器技術(shù)不斷提高，人工智能和模式識(shí)別技術(shù)不斷進(jìn)步，各種智能設(shè)施正在全面地進(jìn)入到人們的生活中。它們搜索人的方向和位置，理解人的動(dòng)作和語言，并為人提供多種多樣的服務(wù)。行人檢測(cè)技術(shù)能幫助這些智能設(shè)施分析和判斷視野范圍內(nèi)是否有人的出現(xiàn)。傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)大多依賴于視頻圖像，從二維的圖像信息中很難獲取目標(biāo)的速度、距離等三維信息，因此無法有效地應(yīng)對(duì)行人在場(chǎng)景中的縱向運(yùn)動(dòng)以及非剛性運(yùn)動(dòng)。
　　本文通過從多傳感器數(shù)據(jù)融合的角度

2、出發(fā)，提出利用雷達(dá)來增加行人檢測(cè)過程中的信息依據(jù)，彌補(bǔ)視頻圖像的不足，提高行人檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
　　本文的主要工作包括以下兩個(gè)部分：
　　一、針對(duì)機(jī)場(chǎng)、大壩、國(guó)境線等重點(diǎn)場(chǎng)所的具體需求，提出了一種基于視頻的多姿態(tài)行人檢測(cè)方法。該方法通過高斯混合模型對(duì)場(chǎng)景的背景環(huán)境進(jìn)行建模，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從場(chǎng)景中分離出來后，使用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行分類判斷。并創(chuàng)新地把行人樣本分成站姿和蹲姿兩個(gè)小類，在訓(xùn)練與分類過程中將其當(dāng)做兩個(gè)不同類別進(jìn)行處理，最后

3、統(tǒng)一輸出為行人。通過這種方式，能夠有效地應(yīng)對(duì)行人的非剛性運(yùn)動(dòng)，提高行人檢測(cè)的檢測(cè)率。
　　二、在前述的基礎(chǔ)上，提出了使用雷達(dá)對(duì)原有方式進(jìn)行改進(jìn)。使用雷達(dá)獲取目標(biāo)距離，進(jìn)而從目標(biāo)的像素面積換算得到目標(biāo)的實(shí)際面積，并將其作為一個(gè)特征用于分類。這種方式把雷達(dá)作為補(bǔ)充信息源，強(qiáng)化了特征向量的描述力，豐富了分類器決策判斷的依據(jù)，能有效地對(duì)相似形狀的不同類物體進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)一步提高了檢測(cè)率。
　　總體而言，本文的主要研究工作聚焦于雷達(dá)與視