本文關(guān)鍵詞：基于車載視頻的行人檢測預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,汽車保有量的不斷增加,交通安全狀況日趨惡化,因而行車安全問題越來越為人們所關(guān)注,而該問題中最重要的主體就是行人。如何在日趨頻繁的交通環(huán)境中有效地對行人進(jìn)行保護(hù)一直是社會(huì)的熱點(diǎn)問題之一基于計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測預(yù)警系統(tǒng)在輔助駕駛中具有重要的意義,是智能視頻處理和智能車輛領(lǐng)域最熱門的研究課題之一。其重點(diǎn)是利用車載攝像機(jī)拍攝車前場景,識別場景中的行人,然后估計(jì)行人危險(xiǎn)程度并給出響應(yīng)以保護(hù)行人。行人檢測是系統(tǒng)的核心模塊,同時(shí)也是該領(lǐng)域內(nèi)的難點(diǎn)。由于行人狀態(tài)的多變性和道路交通環(huán)境的復(fù)雜性,使得目前尚沒有一個(gè)通用的、魯棒性強(qiáng)的、實(shí)時(shí)性高的檢測算法。行人檢測方法雖然多種多樣,但其根本思想都是利用行人自身與背景不同的特征加以區(qū)別,將檢測問題轉(zhuǎn)換為識別問題來對待。本文利用單目攝像機(jī)作為獲取環(huán)境信息的傳感器,對車前行人檢測技術(shù)進(jìn)行了研究。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于聚合通道特征的實(shí)時(shí)行人預(yù)警系統(tǒng)。本文主要工作如下：(1)對行人檢測算法的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及評估方式進(jìn)行了詳細(xì)地學(xué)習(xí),并在本文中介紹了兩種評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和三種評估方式；系統(tǒng)地了解了各種行人數(shù)據(jù)庫并詳細(xì)介紹了本文實(shí)驗(yàn)主要使用的兩種行人數(shù)據(jù)庫,分別是INRIA和Caltech;對分類器的概念進(jìn)行了學(xué)習(xí)和簡單地介紹；學(xué)習(xí)并介紹了比較有代表性的三種行人檢測算法,包括BING算法、HOG算法和DPM算法,闡述了三種算法的原理并給出了實(shí)驗(yàn)效果圖。(2)對行人的常用特征進(jìn)行了系統(tǒng)地學(xué)習(xí),并采用LUV顏色空間三個(gè)通道,一個(gè)梯度幅值通道,六個(gè)量化的梯度方向通道組合而成的融合特征作為分類器的輸入。在特征計(jì)算過程中,使用估計(jì)方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的計(jì)算方法。同時(shí),詳細(xì)介紹了adaboost算法的工作原理,級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明,本文選用的方法能夠有效地對車輛前方的行人進(jìn)行檢測,對運(yùn)動(dòng)和靜止的行人都有較好的效果。(3)研究了一種基于上下文信息的跟蹤算法,該算法實(shí)時(shí)性高,不足是在夜晚等背景與目標(biāo)特征差異較小的場景下跟蹤效果不佳,且遮擋面積較大時(shí)容易跟蹤失敗。本文在該算法框架下綜合使用熱圖像信息和可見光圖像信息進(jìn)行跟蹤,提出了融合紅外信息的時(shí)空上下文跟蹤算法。分別使用公共數(shù)據(jù)集和學(xué)校視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對本文算法和原方法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文提出的算法具有更好的效果和魯棒性。以上研究內(nèi)容為本文系統(tǒng)的下一步工作打下了基礎(chǔ)。(4)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于車載視頻的行人檢測預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)包括行人檢測模塊、區(qū)域劃分模塊、單目測距模塊和安全預(yù)警模塊。其中,區(qū)域劃分模塊嘗試了三種方法并選用手動(dòng)劃分作為本系統(tǒng)的方法；行人檢測模塊使用聚合通道特征和級聯(lián)adaboost分類器相結(jié)合的方法構(gòu)造通道金字塔對車載視頻中行人進(jìn)行快速檢測并獲取目標(biāo)關(guān)鍵信息和運(yùn)動(dòng)屬性；單目測距模塊利用檢測時(shí)獲取的信息估測人車距離；預(yù)警模塊利用得到的運(yùn)動(dòng)信息判斷出前方行人的危險(xiǎn)程度并給出相應(yīng)的響應(yīng)類型。通過使用城市道路條件下的實(shí)錄視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：智能視頻處理 行人檢測 上下文信息 預(yù)警系統(tǒng) 聚合通道 區(qū)域劃分 單目測距
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 課題研究意義11-12
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 基于車載視頻的行人檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.3.2 行人檢測系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.4 論文研究內(nèi)容和組織架構(gòu)15-17
• 1.4.1 研究內(nèi)容15-16
• 1.4.2 組織架構(gòu)16-17
• 第二章 行人檢測相關(guān)技術(shù)與概念17-28
• 2.1 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)17-19
• 2.2 行人數(shù)據(jù)庫19-22
• 2.3 行人分類器22-23
• 2.4 經(jīng)典行人檢測算法23-27
• 2.4.1 BING+SVM23-24
• 2.4.2 HOG+SVM24-26
• 2.4.3 DMP+Latent SVM26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于聚合通道特征的行人檢測28-45
• 3.1 聚合通道特征28-34
• 3.1.1 通道類型28-34
• 3.1.2 本文選用特征34
• 3.2 特征提取過程34-37
• 3.2.1 特征計(jì)算步驟34-35
• 3.2.2 尺度空間與金字塔35-36
• 3.2.3 尺度特征計(jì)算過程的優(yōu)化36-37
• 3.3 Adaboost算法37-40
• 3.3.1 算法原理37-39
• 3.3.2 算法分析39-40
• 3.4 級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器40-42
• 3.4.1 分類過程中存在的難題40
• 3.4.2 級聯(lián)分類器的優(yōu)點(diǎn)40-41
• 3.4.3 算法分析41-42
• 3.5 檢測流程42-44
• 3.6 分類器性能44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于上下文信息的行人跟蹤45-55
• 4.1 上下文信息45-47
• 4.2 STC跟蹤算法47-50
• 4.2.1 先驗(yàn)概率模型47
• 4.2.2 置信圖47-48
• 4.2.3 空間上下文模型48-49
• 4.2.4 跟蹤過程49-50
• 4.3 融合紅外信息的STC跟蹤算法50-51
• 4.3.1 算法流程50-51
• 4.3.2 基于紅外數(shù)據(jù)的跟蹤過程51
• 4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證51-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 行人檢測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)55-72
• 5.1 系統(tǒng)流程55-56
• 5.2 區(qū)域劃分模塊56-59
• 5.2.1 BING算法提取目標(biāo)區(qū)域56-57
• 5.2.2 直線檢測提取道路區(qū)域57-58
• 5.2.3 手動(dòng)劃分提取車前區(qū)域58-59
• 5.3 劃分區(qū)域后的行人檢測模塊59-61
• 5.4 單目測距模塊61-64
• 5.4.1 測距模型61-63
• 5.4.2 走向判斷63-64
• 5.4.3 測距公式成立條件64
• 5.5 預(yù)警模塊64-65
• 5.6 系統(tǒng)仿真65-71
• 5.7 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-75
• 6.1 總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-82
• 附圖82-83
• 附表83-84
• 致謝84-85
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果85

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本文編號：960769