本文關(guān)鍵詞：結(jié)合單雙行人DPM模型的交通場景行人檢測

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【摘要】：針對(duì)日常交通場景下,行人目標(biāo)易被遮擋,影響行人檢測效果的問題,提出一種結(jié)合單行人和雙行人DPM模型的交通場景行人檢測方法.該方法首先從INRIA、ETH等行人數(shù)據(jù)集中提取訓(xùn)練樣本的DPM特征,通過Latent SVM方法訓(xùn)練得到單、雙人DPM模型;然后采用分類檢測方法,將交通場景行人分為單獨(dú)分布行人和混合分布行人兩類.檢測時(shí)首先使用雙行人模型SDP-DPM對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行目標(biāo)匹配,如果沒有檢測到雙行人目標(biāo),則判定為單獨(dú)分布行人情況,轉(zhuǎn)而使用單行人模型SP-DPM進(jìn)行檢測,并保存檢測結(jié)果;如果檢測到雙行人目標(biāo),則判定為混合分布行人情況,此時(shí)先保存對(duì)應(yīng)的雙行人濾波響應(yīng),再使用單行人模型進(jìn)行二次檢測,并將兩次檢測的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)結(jié)合.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能夠在行人相互遮擋嚴(yán)重的交通環(huán)境下,有效檢測出行人,整體精度優(yōu)于傳統(tǒng)的DPM算法和當(dāng)前行人檢測的主要流行算法.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺研究所;
【關(guān)鍵詞】： 行人檢測 DPM 遮擋 交通場景
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61165011,No.61263046) 江西省青年科學(xué)基金(No.20132BAB211021)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 行人檢測作為目標(biāo)檢測中的一個(gè)重要方面,由于其在輔助駕駛系統(tǒng)、視頻監(jiān)控以及機(jī)器人等領(lǐng)域的有效應(yīng)用,受到了工業(yè)和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注.近十年來,行人檢測研究主要圍繞特征選取和分類方式這兩個(gè)方向展開,其檢測精度趨于實(shí)用化、檢測速度趨于實(shí)時(shí)化[1]. 行人檢測的特征主

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1 胡兆勇;葛海松;易穎祥;;虛擬交通場景編輯平臺(tái)開發(fā)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2010年10期

2 徐建閩;楊傳崗;林培群;;視頻交通場景的背景生成方法研究[J];公路交通科技;2009年08期

3 楊傳崗;徐建閩;林曉輝;;基于視頻技術(shù)的交通場景背景生成方法研究[J];西部交通科技;2008年01期

4 雷波;李清泉;;復(fù)雜交通場景中車輛視頻檢測的背景提取與更新[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2009年08期

5 陳先橋;嚴(yán)新平;初秀民;;霧天交通場景圖像中相關(guān)對(duì)象特征分析[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào);2009年03期

6 周穎;嚴(yán)利鑫;吳青;高嵩;吳超仲;;基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的典型動(dòng)態(tài)交通場景的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];交通信息與安全;2013年01期

7 劉紹杰;張超;胡福喬;廖萍;;交通場景中的實(shí)時(shí)多目標(biāo)跟蹤方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年15期

8 譚論正;夏利民;夏勝平;;基于多級(jí)Sigmoid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市交通場景理解[J];國防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

9 李俊韜;張海;范躍祖;;復(fù)雜交通場景中多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2006年03期

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1 陳先橋;霧天交通場景中退化圖像的增強(qiáng)方法研究[D];武漢理工大學(xué);2008年

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1 肖杰;基于暗通道先驗(yàn)的霧霾天交通場景下退化圖像復(fù)原算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

2 趙業(yè)東;基于圖像的交通場景理解[D];中南大學(xué);2013年

3 黃灝;面向智能交通場景的低層語義提取算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2015年

4 張小輝;虛擬交通場景中的雨雪仿真[D];西南交通大學(xué);2010年

5 孫忠涵;交通場景下去模糊算法和信號(hào)燈識(shí)別算法的研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 王彬;交通場景中車輛檢測算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[D];浙江工業(yè)大學(xué);2012年

7 張慧澤;城市交通場景中的背景建模方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

8 劉欣;無人車智能行為驗(yàn)證平臺(tái)的虛擬交通場景研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

9 陳劍;基于OSG的交通場景三維實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2010年

10 馬闖;基于機(jī)器視覺的交通運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：724934