面向復雜交通環(huán)境的行人檢測方法及裝置.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著攝像機性能的快速發(fā)展與人工智能技術(shù)的普及，自然圖像在智能交通領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。行人檢測由于其對于交通車輛行駛安全的重要影響，一直是智能交通領(lǐng)域的核心內(nèi)容。然而由于行人目標本身的非剛體特性，以及復雜的外在干擾，如光照變換、遮擋、環(huán)境背景等，行人檢測依舊是圖像領(lǐng)域中的難點。
　　本文首先歸納總結(jié)了行人檢測技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，詳細介紹了當前主要行人檢測數(shù)據(jù)集、檢測算子、分類方法等，并分析了存在的主要問題。接著，針對復雜交通環(huán)境

2、下，行人目標易受遮擋，影響檢測精度的問題，提出了一種基于DPM算法的單行人和雙行人并聯(lián)的檢測算法；設(shè)計了一套針對智能車載的實時行人檢測裝置；最后對所做工作進行總結(jié)展望。本文核心工作和相關(guān)成果如下：
　　1、針對于雙人互相遮擋的情況，從TUD-Brussels和ETH兩種行人數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)遮擋概率統(tǒng)計情況，提取并建立了供訓練專用的雙行人數(shù)據(jù)庫。
　　2、基于DPM（部件可變模型）檢測算子和LatentSVM訓練方法，從INRI

3、A行人數(shù)據(jù)庫和雙人數(shù)據(jù)庫中分別訓練得到單行人的SP-DPM分類模板和雙行人的DP-DPM分類模板。通過線性分割的方法，將雙行人分類模版變形為包含單行人部件的雙行人模板SDP-DPM。
　　3、針對交通場景下行人分布情況的特征信息，提出一種將單人模型SP-DPM和雙行人模型SDP-DPM相結(jié)合的并聯(lián)檢測方法MutilPD-DPM。將構(gòu)建的方法用于行人遮擋最為嚴重的Caltech行人數(shù)據(jù)庫上的檢測，并將檢測結(jié)果以ROC圖的形式與當前主

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