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文檔簡介
1、由于光照條件較差,夜間的車輛駕駛要比白天更危險(xiǎn),而且夜間的安全監(jiān)控也常常出現(xiàn)漏洞。為了提高夜間的駕駛安全性,提高夜間智能監(jiān)控的準(zhǔn)確性,越來越多的研究開始關(guān)注于夜間的行人檢測(cè)技術(shù)。由于在紅外圖像中行人與背景的區(qū)分度要比可見光圖像更為突出,因此基于紅外圖像的行人檢測(cè)技術(shù)具有較大的潛力。然而紅外圖像的質(zhì)量較差(低分辨率,低對(duì)比度,較少的可區(qū)分特征點(diǎn),稀缺的紋理信息等),這給行人檢測(cè)帶來了很多困難。
梯度方向直方圖(HOG)和局部強(qiáng)度
2、差直方圖(HLID)是很好的行人檢測(cè)單特征,但它們很難區(qū)分與行人具有相似輪廓的物體。而且紅外圖像中行人輪廓內(nèi)部的亮度信息在HOG和HLID中并沒有能很好的發(fā)揮作用。為解決以上問題,本文在研究目前常用的行人檢測(cè)特征的基礎(chǔ)上,提出了專門針對(duì)于紅外圖像的行人檢測(cè)特征。結(jié)合HOG以及強(qiáng)度直方圖(HOI)特征各自的優(yōu)點(diǎn),通過支持向量機(jī)(SVM)的幫助,得到了一種新的適合紅外圖像行人檢測(cè)的特征——梯度方向和強(qiáng)度直方圖混合特征(HOGI)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表
3、明和HOG相比,HOGI在不增加特征維度的情況下,在同等誤檢率下漏報(bào)率平均降低了50%,計(jì)算效率平均提高40%。
考慮到智能輔助駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用的實(shí)時(shí)性需求,結(jié)合自主車輛中安裝的激光雷達(dá),本文進(jìn)一步提出了融合激光雷達(dá)與紅外圖像進(jìn)行聯(lián)合行人檢測(cè)的方法。在激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中先提取出障礙物,并利用幾何特征進(jìn)行初步行人判別得到候選區(qū)域。將候選區(qū)域投影到紅外圖像中,得到紅外感興趣區(qū)域。在該感興趣區(qū)域進(jìn)行基于HOGI特征的紅外行人檢測(cè),進(jìn)一步提
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