車輛前方行人檢測(cè)算法的研究.pdf

1、基于單目視覺的行人檢測(cè)其在車輛行駛安全系統(tǒng)中的重要地位已經(jīng)成為當(dāng)前單目視覺和車輛行駛安全領(lǐng)域最為重要的一個(gè)研究課題。它的核心是將攝像頭安裝在車輛上來檢測(cè)行人，以便預(yù)測(cè)出潛在的可能發(fā)生的危險(xiǎn)并及時(shí)采取相應(yīng)的措施保護(hù)行人。行人檢測(cè)系統(tǒng)目標(biāo)是在行進(jìn)的汽車上建立一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的、智能化的行人檢測(cè)系統(tǒng)，此系統(tǒng)能夠提高駕駛?cè)藛T的安全性，同時(shí)保障行人生命以及財(cái)產(chǎn)的安全。
　　隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，相關(guān)技術(shù)研究的深入，行人檢測(cè)技術(shù)在可

2、以控制的環(huán)境下已經(jīng)取得一些成果?？墒牵腥耸蔷哂邢喈?dāng)復(fù)雜的細(xì)節(jié)變化的自然目標(biāo)，這種復(fù)雜且細(xì)節(jié)的變化使得行人檢測(cè)的難度加大，其主要表現(xiàn)在行人的姿勢(shì)、步態(tài)、遮擋、不同天氣（晴、雨、雪等）及光照條件等，而且圖像或著是視頻中的行人往往是在錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)境中，使得人體的檢測(cè)與人體的跟蹤成為計(jì)算機(jī)的視覺研究領(lǐng)域當(dāng)中最為困難的一項(xiàng)挑戰(zhàn)之一。
　　本文針對(duì)行人檢測(cè)與跟蹤當(dāng)中遇到的行人的姿勢(shì)、步態(tài)、遮擋、光照條件等問題，研究并提出了相應(yīng)的解決辦法，不

3、同天氣下（晴、雨、雪等）行人分割問題是本文研究的重點(diǎn)，最終的目標(biāo)是建立一套較為完整的行人檢測(cè)與防碰系統(tǒng)，滿足現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的需要。主要研究的內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)迅速、有效、準(zhǔn)確的行人分割算法?；陬怘aar特征和AdaBoost學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類器，使訓(xùn)練的分類器能滿足基本實(shí)用化的要求。
　　(2)不同天氣（晴、雨、雪等）下行人檢測(cè)的處理。將基于類Haar特征和AdaBoost學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到的多級(jí)弱分類器進(jìn)行聯(lián)級(jí)訓(xùn)

4、練得到強(qiáng)分類器，實(shí)現(xiàn)不同天氣（晴、雨、雪等）情況下的檢測(cè)，擴(kuò)展了此算法的實(shí)際應(yīng)用的范圍。
　　(3)提出了基于二進(jìn)制粒子群優(yōu)化(BPSO)行人識(shí)別算法，以提高行人識(shí)別的準(zhǔn)確性。
　　(4)基于結(jié)合Mean-Shift的Kalman行人跟蹤算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。此算法的提出對(duì)多行人的跟蹤有著重要的意義。本文運(yùn)用此方法進(jìn)行二維空間的運(yùn)動(dòng)仿真研究和室外環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析。
　　(5)在行人檢測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立防碰系統(tǒng)，將算法