基于車載視頻的行人分割算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、長期以來，道路交通事故給人類社會帶來的危害是不言而喻的，因此如何減少交通事故，有效地保護行人的安全，及時警告駕駛員可能與車輛鄰近的行人發(fā)生碰撞，自然而然成了人們關注的重點.汽車安全輔助駕駛技術中行人檢測技術的研究與開發(fā)，是解決該問題的有效途徑，而行人分割是行人檢測技術的基礎.快速準確的分割出視頻圖像中的行人，為后續(xù)行人的識別與跟蹤提供了便利條件.因此，找到一種有效的行人分割算法具有潛在的經(jīng)濟價值和應用前景.
　　背景的復雜、運動目

2、標的多樣性（不僅包括非剛體的行人還有運動的車輛和動物等）、行人之間和行人車輛之間的遮擋、天氣和光照的變化等因素，都在不同程度上限制了行人分割的準確性和實時性.另外道路上的行人有運動和靜止之分，因此需要有效的方法將這兩種運動狀態(tài)的行人準確的分割出來.這些都是本文研究的重點.
　　本文針對運動形變較大的行人，根據(jù)相鄰兩幀圖像中的行人在四肢處較其他身體部位有較明顯的變化這一特點，提出基于圖像邊緣匹配的方法快速找到行人身上不能匹配的像素點

3、，進而確定人體的位置.
　　針對圖像中運動形變較小而沒被分割出來的運動行人，本文則采用了基于Sift特征點的全局運動估計的方法.該方法處理圖像時，不再考慮已被檢測出的形變較大的行人區(qū)域，因此大大節(jié)省了處理時間，達到實時性的要求.通過對各種場景的行人檢測的實驗，結果表明了這兩類方法的結合是切實可行的.
　　針對圖像中靜止的行人，本文充分利用了人體具有很強的對稱性這一特點，采用基于行人形狀信的方法進行分割，達到分割靜止行人的目的