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视频图像中的行人检测算法研究与实现

作　者: 张海荣
导　师: 张铁
学　校: 东北大学
专　业: 计算数学
关键词: 汽车安全辅助驾驶系统 行人检测 垂直边缘 垂直边缘对称性 HOG特征 线性SVM算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 133次
引　用: 2次
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内容摘要


随着汽车保有量的迅速增长,道路交通事故频繁发生,给人们造成了严重的危害。因此,如何减少交通事故、降低交通事故所造成的损失自然成了人们关注的重点。行人是道路交通的主要参与者,同时也是交通事故的直接受害群体。因此如何有效地保护行人的安全,及时警告驾驶员与行人的可能的碰撞已经成为目前人们研究的重点。本文以单目视觉传感器作为外界环境信息获取的主要手段,建立了一个包含行人分割和识别的行人检测系统。本文工作主要包含以下两部分的内容。在行人分割阶段,首先根据行人特有的一些特征,提出了基于垂直边缘和边缘对称性的行人分割方法,将视频图像中的行人分割出来,并进行精确定位。本文的分割算法是对运动行人的检测算法的补充与扩展,主要针对两种情况：(1)当行人的运动方向与车载摄像机的运动方向平行或者夹角很小时。(2)当行人处于静止状态或者运动速度很小时。在行人识别阶段,利用线性支持向量机进行行人识别。这个阶段包括离线训练和在线识别两个部分。在离线训练阶段,根据目标物体的局部外观和形状通常都可以通过局部灰度梯度或者边缘方向的分布很好地表示出来这一特点,采用HOG特征描述行人,进行线性SVM分类器的训练；在在线识别阶段利用前一阶段训练得到的分类器,对输入的候选行人进行识别检测。本文的行人检测算法在大量的包括不同天气和场景条件下的测试集上进行了测试,结果表明,本文提出的算法对于行人(包括静止的和运动的)具有良好的检测效果,识别率较高。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-24
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究现状  11-21
    1.2.1 基于视觉传感器的行人检测技术  11-18
    1.2.2 基于视觉的行人检测产品应用  18-20
    1.2.3 基于视觉的行人检测存在的难点  20-21
  1.3 本文研究内容  21
  1.4 本文组织结构  21-24
第2章 基础知识  24-36
  2.1 图像滤波  24-27
    2.1.1 邻域平均法  24-25
    2.1.2 中值滤波  25-26
    2.1.3 自适应维纳滤波  26-27
  2.2 图像的增强方法  27-29
    2.2.1 灰度变换法  28
    2.2.2 直方图均衡化  28-29
  2.3 边缘提取算子  29-30
  2.4 形态学运算处理  30-31
  2.5 摄像机成像原理  31-36
第3章 基于单目视觉的行人分割算法研究  36-48
  3.1 图像预处理  36-38
  3.2 垂直边缘提取  38-39
  3.3 行人候选区域的提取  39-42
    3.3.1 数学形态学膨胀运算  39-40
    3.3.2 去除干扰边缘  40
    3.3.3 边缘方形框的获取  40-41
    3.3.4 行人对称性图像的提取  41-42
    3.3.5 行人下底边的确定  42
  3.4 行人定位  42-47
    3.4.1 行人距离摄像机的距离  43-46
    3.4.2 行人分割实验结果及分析  46-47
  3.5 本章小结  47-48
第4章 行人识别算法研究  48-58
  4.1 线性支持向量机  48-49
  4.2 行人的特征提取  49-52
    4.2.1 HOG特征  50-51
    4.2.2 Haar特征  51-52
  4.3 基于线性支持向量机的行人识别  52-54
    4.3.1 样本准备  52-54
    4.3.2 特征提取  54
    4.3.3 线性SVM离线训练  54
    4.3.4 SVM的在线识别  54
  4.4 实验结果与分析  54-55
  4.5 本章小结  55-58
第5章 基于单目视觉的行人检测算法实验  58-62
  5.1 算法运行环境  58
    5.1.1 软件运行环境  58
    5.1.2 硬件运行环境  58
  5.2 算法评估方法  58-60
    5.2.1 评估数据  58-59
    5.2.2 评估方法  59-60
  5.3 评估结果  60-62
第6章 总结与展望  62-64
  6.1 研究工作总结  62
  6.2 未来工作展望  62-64
参考文献  64-68
致谢  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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