智能交通中行人檢測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在智能交通領(lǐng)域中，行人的檢測(cè)是一個(gè)重要且基本的任務(wù)，由于檢測(cè)場(chǎng)景的復(fù)雜性，以及行人本身形態(tài)、姿態(tài)的復(fù)雜多變性，使得行人檢測(cè)，特別是基于嵌入式設(shè)備的行人檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺研究中頗具難度的問題。隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，行人檢測(cè)系統(tǒng)有著更廣闊的應(yīng)用前景，但同時(shí)也對(duì)系統(tǒng)的體積、功耗、成本及穩(wěn)定性提出更高的要求，研究基于嵌入式的行人檢測(cè)系統(tǒng)具有重大的實(shí)用價(jià)值。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于Adaboost學(xué)習(xí)算法并且在TMS320DM642平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的行

2、人檢測(cè)系統(tǒng)。論文的主要內(nèi)容和研究成果包括:
　　1.根據(jù)對(duì)行人檢測(cè)算法的相關(guān)理論的學(xué)習(xí)，選擇了可移植到TSM320DM642平臺(tái)上的基于Adaboost的行人檢測(cè)算法，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)使用基本的Haar-like矩形特征以及專門應(yīng)用于行人檢測(cè)三角特征，應(yīng)用積分圖像的方法計(jì)算特征值。利用OpenCV實(shí)現(xiàn)了基于Adaboost的行人檢測(cè)算法的仿真，訓(xùn)練得到級(jí)聯(lián)分類器，在PC機(jī)上進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)，取得良好的檢測(cè)效果。
　　2.根據(jù)設(shè)計(jì)

3、需要，對(duì)硬件系統(tǒng)進(jìn)行選擇規(guī)劃，選擇TI公司的TMS320DM642芯片作為主控芯片，同時(shí)對(duì)TMS320DM642視頻口的配置進(jìn)行細(xì)致的研究學(xué)習(xí)，選擇視頻采集輸出芯片，并根據(jù)PCB設(shè)計(jì)原則設(shè)計(jì)視頻版的PCB板。
　　3.利用集成實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)DSP/BIOS進(jìn)行軟件開發(fā)，在RF5框架下，將系統(tǒng)分為圖像采集、圖像處理和圖像顯示三個(gè)部分。并將基于Adaboost的行人檢測(cè)算法移植到DM642平臺(tái)上，利用CCS提供的各類調(diào)試工具對(duì)代碼進(jìn)行分