本文關(guān)鍵詞：面向復(fù)雜交通環(huán)境的行人檢測方法及裝置

  更多相關(guān)文章： 行人檢測 交通環(huán)境 遮擋 多尺度 對角斜率

【摘要】：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(fù)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(fù)雜交通環(huán)境下,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(xùn)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Latent SVM訓(xùn)練方法,從INRIA行人數(shù)據(jù)庫和雙人數(shù)據(jù)庫中分別訓(xùn)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Mutil PD-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圖的形式與當前主要流行算法進行對比。4、通過車載行車記錄儀拍攝的視頻,提取標定出相關(guān)行人數(shù)據(jù)庫。訓(xùn)練得到有效的行人分類器,基于積分圖HOG方法進行行人檢測,設(shè)定了檢測距離和對應(yīng)的多尺度的檢測方法。5、提出一種基于對角斜率的ROI算法來減少檢測區(qū)域,通過與GPU硬件加速相結(jié)合的方法,實現(xiàn)了對行人目標的實時檢測。6、基于VS2010編譯環(huán)境和Opencv2.0接口,設(shè)計實現(xiàn)了一套完整的行人檢測可視化系統(tǒng)裝置。
【關(guān)鍵詞】：行人檢測 交通環(huán)境 遮擋 多尺度 對角斜率
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 行人檢測的技術(shù)難點9-10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 本文主要工作和組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 行人檢測系統(tǒng)理論基礎(chǔ)14-27
• 2.1 行人檢測公共數(shù)據(jù)庫14-16
• 2.2 行人檢測基本流程16-24
• 2.2.1 檢測流程介紹16-17
• 2.2.2 常用行人特征描述子17-20
• 2.2.3 常用分類方法20-24
• 2.3 行人檢測算法評測標準24-27
• 2.3.1 混淆矩陣25-26
• 2.3.2 ROC曲線26-27
• 第3章 結(jié)合單雙行人DPM模型的行人檢測方法27-39
• 3.1 DPM特征27-28
• 3.2 檢測模型設(shè)計28-32
• 3.2.1 單行人模型（SP-DPM）設(shè)計28-29
• 3.2.2 雙行人模型（DP-DPM）設(shè)計29-31
• 3.2.3 單行人部件構(gòu)成的雙行人模型（SDP-DPM）31-32
• 3.3 交通場景行人檢測算法32-35
• 3.3.1 多行人檢測算法33
• 3.3.2 并聯(lián)檢測33-34
• 3.3.3 多行人檢測算法（MultiPD-DPM）實現(xiàn)步驟34-35
• 3.4 實驗及結(jié)果分析35-38
• 3.4.1 實驗環(huán)境35
• 3.4.2 單行人模型（SP-DPM）檢測實驗35
• 3.4.3 雙行人模型（DP-DPM）檢測實驗35-36
• 3.4.4 單行人部件構(gòu)成的雙行人模型（SDP-DPM）檢測實驗36-37
• 3.4.5 多行人檢測算法(MultiPD-DPM)實驗37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 實時車載行人檢測分析裝置設(shè)計39-55
• 4.1 車載圖像采集傳感器39-41
• 4.1.1 激光傳感器39-40
• 4.1.2 紅外光譜傳感器40
• 4.1.3 立體視覺攝像機40-41
• 4.2 實驗采集設(shè)備41
• 4.3 實驗視頻采集方案41-42
• 4.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境42
• 4.5 實驗算法選擇42-45
• 4.5.1 積分圖HOG算法42-44
• 4.5.2 檢測區(qū)域范圍設(shè)定44-45
• 4.6 檢測分類器設(shè)計45-51
• 4.6.1 樣本選取45-46
• 4.6.2 分類器訓(xùn)練46
• 4.6.3 檢測過程46-48
• 4.6.4 檢測加速48-51
• 4.7 軟件平臺設(shè)計介紹51-53
• 4.8 系統(tǒng)運行結(jié)果53-54
• 4.9 本章小結(jié)54-55
• 第5章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 總結(jié)55-56
• 5.2 展望56-57
• 參考文獻57-61
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和參與的科研項目61-62
• 致謝62-63

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本文編號：817514