基于單目視覺的行人檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、行人檢測是近年來智能車輛領(lǐng)域研究中備受關(guān)注的前沿方向，目前一些汽車生產(chǎn)廠商、大學和研究機構(gòu)相繼開展了行人檢測技術(shù)的研究。
　　本文介紹了行人檢測與識別的算法。在行人的檢測算法中，主要利用行人特征和運動的方法相結(jié)合來對行人進行分割:(1)行人的運動方向和攝像頭成一定角度的時候，通過圖像相鄰幀之間的特征匹配，建立自運動補償模型，并基于此模型消除攝像機的運動，建立差分圖像，然后對差分圖像利用行人的邊緣對稱性和腿部的垂直特征進行行人的分割

2、。(2)行人與攝像頭方向一致時，我們就可以直接利用行人的形狀特征，行人具有對稱性和腿部具有垂直性的特征，來對行人進行分割。
　　在行人識別算法中，主要用支持向量機來對行人進行識別。在本文中主要通過樣本的選擇和特征方面來提高對行人的識別率。對行人分類性能的主要影響因素有三點:特征、樣本、分類算法:(1)特征方面主要利用HOG特征是由邊緣方向直方圖、SIFT算子和形狀紋理變形改進而來的。它的主要思想是:目標物體的局部外觀和形狀通?？梢?/p>

3、通過局部灰度直方圖或者邊緣方向的分布相當好地表示出來。利用積分圖得到快速HOG特征，并在block遍歷的時候采用一定比例遍歷圖片。(2)對樣本進行了標定處理，并在訓練的時候采用正負樣本1∶2的比例。(3)在分類算法中利用線性SVM分類器和快速HOG特征來對行人進行識別。
　　在行人檢測算法評估中，主要攝錄的是遼寧省沈陽市市內(nèi)各地段道路交通情景，涵蓋了較全面的道路情況和各種天氣情況，并進行行人檢測算法測試，結(jié)果表明，本文提出的算法對