智能輔助駕駛系統(tǒng)中的行人檢測.pdf

1、進入21世紀(jì)以來，不論是在發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，交通事故已成為一個嚴(yán)重的社會問題。智能輔助駕駛系統(tǒng)是為應(yīng)對這一問題而誕生的，其重要的子系統(tǒng)基于計算機視覺的行人保護系統(tǒng)已成為應(yīng)用計算機視覺技術(shù)改善交通安全的重點研究方向。在行人保護系統(tǒng)中，從車載攝像頭所獲取的實時交通場景中檢測行人是關(guān)鍵。
　　由于行人外觀的多變性、車載系統(tǒng)下背景的復(fù)雜動態(tài)特性和實時性的要求，使車載系統(tǒng)下的行人檢測問題具有極大的挑戰(zhàn)性。目前關(guān)于智能輔助駕駛系統(tǒng)中的行

2、人檢測的方法也較多，大多數(shù)方案是基于特征選擇和機器學(xué)習(xí)的，但是，由于大量特征的計算和全局搜索難以達到實時計算的要求。因此，如何能將待檢測窗口限制在盡量少的范圍內(nèi)就顯得十分重要。論文提出了一種改進的基于立體視覺的攝像機角度估計自適應(yīng)圖像采樣方法，加上對空間信息的分析，將大量不包含行人的窗口過濾掉，有效減少了計算時間。論文采用基于類 Haar特征和AdaBoost學(xué)習(xí)方法以及基于HOG特征的SVM學(xué)習(xí)方法兩種方法設(shè)計的分類器。
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