基于部件模型的復(fù)雜環(huán)境行人檢測技術(shù)研究.pdf

1、行人檢測技術(shù)在人體運(yùn)動分析、智能視頻監(jiān)控、智能交通、汽車輔助駕駛（無人駕駛汽車）中都有著極其廣泛的應(yīng)用，具有巨大的學(xué)術(shù)研究價值和廣闊的市場應(yīng)用前景。復(fù)雜環(huán)境下的行人檢測將同時面臨復(fù)雜場景、光照變化、尺度變化、視角變化、姿態(tài)變化及行人遮擋等各種極端情況，具有更大的挑戰(zhàn)性。其中，行人遮擋是行人檢測中最常見又是最難解決的問題，當(dāng)前國內(nèi)外研究中尚未找到公認(rèn)的解決方案。本文致力于研究一種遮擋環(huán)境下的快速行人檢測方法。
　　論文主要包含三方面

2、工作：（1）提出了面向遮擋行人檢測的DPSM模型，相比DPM模型，它在處理各種不同的行人遮擋情況效果更好、速度更快。同時DPSM方法具有兩大優(yōu)勢：第一、不需要重新訓(xùn)練模型，本文在已有模型基礎(chǔ)上對部件進(jìn)行重組得到應(yīng)對不同遮擋的多個模板。第二、與其他多模板模型不同，本文的混合模型中各模板的部件實(shí)現(xiàn)了高度共享，因此部件數(shù)不隨模板數(shù)增加而改變。避免了不同模板的部件重復(fù)計算，大大加快了滑窗檢測。實(shí)驗(yàn)證明，我們提出的DPSM模型與DPM模型相比在遮

3、擋行人的檢測效果和算法的效率上都取得顯著提升；（2）為了從滑窗分類得到的眾多正樣本中選擇最好的檢測窗口，在NMS操作中本文提出了新的MOP策略。相對窗口重疊率，MOP策略能更好地保留最優(yōu)窗口，去除重疊窗口。在對檢測結(jié)果的后處理上，本文根據(jù)局部較優(yōu)原則對檢測窗口進(jìn)行了修正，使檢測窗口更加緊貼行人。經(jīng)多個數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的NMS操作策略及檢測窗口修正方法簡單有效；（3）結(jié)合快速 HOG特征金字塔構(gòu)建和級聯(lián)檢測框架提出了快速DPSM行