基于進(jìn)化SVM的行人檢測(cè)分類技術(shù)研究.pdf

1、每年在汽車交通事故中死亡的行人數(shù)目龐大，基于保護(hù)行人、避免交通事故的目的，行人檢測(cè)系統(tǒng)已成為目前國(guó)內(nèi)外智能交通領(lǐng)域公認(rèn)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 行人檢測(cè)系統(tǒng)是一種車載輔助駕駛系統(tǒng)，它具有自動(dòng)識(shí)別處于危險(xiǎn)位置的行人、為駕駛者提供警報(bào)并在危急時(shí)刻接管駕駛等功能。近年來(lái)，已經(jīng)有一些汽車廠商推出了面向?qū)嵱玫南到y(tǒng)；然而這些系統(tǒng)一般采用昂貴的傳感設(shè)備，并且只裝備在部分高檔車型上，這不利于行人檢測(cè)系統(tǒng)的推廣，特別在我國(guó)更不符合建設(shè)節(jié)約型社會(huì)的需要和社

2、會(huì)需求。因此，基于簡(jiǎn)單傳感設(shè)備的行人檢測(cè)技術(shù)研究具有重要的理論研究意義和很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 本文以采用單光學(xué)攝像頭的行人檢測(cè)系統(tǒng)為研究背景，重點(diǎn)研究其中的分類檢測(cè)機(jī)制關(guān)鍵技術(shù)。論文的主要工作與特色有： 首先，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)只采用單光學(xué)攝像頭的低成本行人檢測(cè)原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)先利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分類器過(guò)濾掉大量不含行人的圖像，再利用支持向量機(jī)進(jìn)行精確的分類檢測(cè)：為了實(shí)現(xiàn)行人意圖判別，該系統(tǒng)還加入了行人行進(jìn)狀態(tài)檢測(cè)功能；

3、 然后，針對(duì)支持向量機(jī)分類器的設(shè)計(jì)，我們提出了遞進(jìn)的兩種基于進(jìn)化的支持向量機(jī)分類檢測(cè)方法。兩種方法都同時(shí)采用行人外形和運(yùn)動(dòng)特征，但第一種方法使用進(jìn)化算法來(lái)優(yōu)化設(shè)計(jì)分類器的訓(xùn)練模型；而第二種方法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了特征集合和支持向量機(jī)分類器訓(xùn)練模型的聯(lián)合優(yōu)化。 實(shí)驗(yàn)表明，我們優(yōu)化得到的分類器具有較高的檢測(cè)率和很低的誤報(bào)率，并具有可以調(diào)節(jié)的檢測(cè)速度；初步實(shí)現(xiàn)的單光學(xué)行人檢測(cè)原型系統(tǒng)在實(shí)際城市交通環(huán)境中具有較好的檢測(cè)能力，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步改進(jìn)后具有