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車載單目遠(yuǎn)紅外行人檢測關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2018-10-25 13:43
【摘要】:基于車載單目攝像頭的遠(yuǎn)紅外行人檢測具有重要的學(xué)術(shù)意義和實際應(yīng)用價值,已成為目前計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。與傳統(tǒng)的面向視頻監(jiān)控的行人檢測相比,車載遠(yuǎn)紅外行人檢測的主要特點在于攝像頭、行人的動態(tài)性和檢測的實時性。目前的車載遠(yuǎn)紅外行人檢測方法主要包含基于概率模板匹配的方法和基于機器學(xué)習(xí)的方法,由于基于機器學(xué)習(xí)的方法通常具有更高的檢測準(zhǔn)確性,已成為目前車載遠(yuǎn)紅外行人檢測的主流方法。雖然目前在機器學(xué)習(xí)框架下的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié),已有多種方法被提出,但魯棒和實時的遠(yuǎn)紅外行人檢測方法仍然是一個挑戰(zhàn)性的技術(shù)問題。這是因為:檢測方法必須能夠應(yīng)對動態(tài)且復(fù)雜的交通場景、行人尺度和外觀的巨大變化、場景溫度的動態(tài)性、行人細(xì)節(jié)信息的缺失,此外,檢測系統(tǒng)的嚴(yán)格實時性需求導(dǎo)致不能使用復(fù)雜度太高的檢測方法。本文圍繞車載單目遠(yuǎn)紅外行人檢測問題展開研究,致力于解決實時魯棒的行人檢測問題,在機器學(xué)習(xí)框架下,針對遠(yuǎn)紅外行人檢測的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。主要研究內(nèi)容包括遠(yuǎn)紅外行人候選區(qū)域(Regions of Interest,ROIs)生成方法、遠(yuǎn)紅外行人特征提取方法、遠(yuǎn)紅外行人分類器設(shè)計方法以及遠(yuǎn)紅外圖像場景上下文信息挖掘等方面的研究。論文的主要貢獻(xiàn)如下:1)提出一種基于路面信息與自適應(yīng)閾值的遠(yuǎn)紅外行人分割方法以獲取ROIs。針對目前的遠(yuǎn)紅外行人分割方法易于受背景熱源干擾,提出了一種道路水平線估計算法以自適應(yīng)地定位感興趣的圖像區(qū)域(Area of Interest,AOI),進(jìn)而在AOI中執(zhí)行亮度水平投影,使得行人可能存在的帶狀區(qū)域被快速定位,從而減少背景熱源對行人分割的影響。在此基礎(chǔ)上,針對目前的遠(yuǎn)紅外行人分割方法未能很好地應(yīng)對行人尺度的多樣性問題,每個估計的垂直圖像帶狀區(qū)域的寬度(指代某個行人的寬度)被視為指導(dǎo)執(zhí)行后續(xù)分割算法的關(guān)鍵參數(shù)。通過與目前優(yōu)秀的遠(yuǎn)紅外行人分割方法進(jìn)行實驗對比分析,驗證了該方法的優(yōu)越性及抵抗噪聲的有效性。2)提出兩種遠(yuǎn)紅外行人局部描述特征。針對目前單純基于全局特征的遠(yuǎn)紅外行人檢測方法,計算開銷通常較大且未能很好地應(yīng)對行人與非行人的類間方差較小的問題,考慮到局部特征通常計算開銷較小,并且遠(yuǎn)紅外行人具有一些特定的局部模式,提出對遠(yuǎn)紅外行人頭部和軀干部位分別進(jìn)行建模,從而提取基于頭部自適應(yīng)定位的亮度特征和軀干填充率特征,實現(xiàn)了對頭部和軀干的快速分類。另外,基于所設(shè)計的局部特征,根據(jù)市區(qū)、郊區(qū)場景的成像特點,分別搭建了基于部件模型與全局模型并/串聯(lián)分類的兩種行人檢測方法,并通過實驗驗證了這兩種局部特征的有效性。3)提出一種編碼自相似的局部強度差異直方圖(Coded and Self-similarity Histogram of Local Intensity Differences,CSHLID)特征以及兩種遠(yuǎn)紅外行人過濾器;诮y(tǒng)計識別框架,為確保全局和局部之間的梯度朝向關(guān)系能分別描述遠(yuǎn)紅外行人的整體模式和局部模式,提出一種CSHLID特征以描述遠(yuǎn)紅外行人,從而增強了對遠(yuǎn)紅外行人局部邊緣模式和整體形狀的描述。在此基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步提升檢測速度并抑制虛警,設(shè)計了一種融合行人頭部亮度和梯度信息的行人頭部過濾器和一種基于曲線擬合技術(shù)的道路障礙物檢測過濾器。實驗表明,CSHLID特征能有效表征遠(yuǎn)紅外行人;過濾器能有效抑制系統(tǒng)可能出現(xiàn)的虛警并減少后續(xù)機器學(xué)習(xí)分類的計算開銷;基于CSHLID和過濾器所構(gòu)建的行人檢測方法能在不同類型場景(郊區(qū)、市區(qū))以及不同季節(jié)下均獲得較好的性能。4)提出構(gòu)建遠(yuǎn)紅外行人概率模板的新方法并聯(lián)合異質(zhì)特征實現(xiàn)行人檢測。根據(jù)遠(yuǎn)紅外行人頭部的成像特性,建立多尺度行人頭部概率模板以緩解行人外觀模式差異較大的問題。然后,基于頭部自適應(yīng)定位方法對模板進(jìn)行融合,從而選取最優(yōu)的模板進(jìn)行行人匹配,使得匹配開銷和準(zhǔn)確性得以提升。進(jìn)一步,對滿足模板匹配的ROIs,通過融合目前優(yōu)秀的遠(yuǎn)紅外行人描述特征,得到異質(zhì)特征,在機器學(xué)習(xí)框架下最終實現(xiàn)行人檢測。實驗表明,相對于目前單純基于概率模板或機器學(xué)習(xí)的行人檢測方法,該方法取得了更高的檢測準(zhǔn)確率。5)提出挖掘遠(yuǎn)紅外交通場景中的上下文信息以實現(xiàn)基于場景上下文的遠(yuǎn)紅外行人檢測。目前多數(shù)的遠(yuǎn)紅外行人檢測方法只關(guān)注于行人模式本身進(jìn)行分類,而交通場景下的上下文信息,對提升行人ROIs分類的準(zhǔn)確性是有益的。通過研究交通場景下有利于輔助行人檢測的場景上下文信息,提出了三個算法以挖掘遠(yuǎn)紅外圖像的場景上下文信息,從而在貝葉斯最大后驗概率框架中,集成了上下文信息(“全局”信息)和源自于低層次特征的信息(“局部”信息),進(jìn)而提出了一個使用上下文信息的遠(yuǎn)紅外行人檢測方法。在自行采集的數(shù)據(jù)集和公共基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的大量實驗,驗證了該方法的有效性與前景。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP391.41

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7 張s,

本文編號:2293868


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