基于車載輔助駕駛平臺(tái)的快速行人檢測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用.pdf

1、行人檢測(cè)問題是計(jì)算機(jī)視覺中的一項(xiàng)基本而重要的研究任務(wù)，其在汽車輔助駕駛，視頻監(jiān)控，機(jī)器人等眾多領(lǐng)域中有著非常廣泛的應(yīng)用。在汽車輔助駕駛中，行人檢測(cè)系統(tǒng)非常關(guān)鍵，但由于車載行人檢測(cè)應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景復(fù)雜，情況多變，實(shí)時(shí)性要求高，行人檢測(cè)面臨諸多挑戰(zhàn)。怎樣在保證實(shí)時(shí)條件下獲得好的檢測(cè)效果是研究車載行人檢測(cè)的核心，也是本文的研究重點(diǎn)，因此本文的選題不僅具有很好的理論意義，而且具有很好的應(yīng)用價(jià)值。本文圍繞車載行人檢測(cè)準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性兩大問題分別提出了對(duì)應(yīng)

2、的解決方案，主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)通過采用聚合通道特征結(jié)合AdaBoost分類方法來進(jìn)行車載行人檢測(cè)，聚合通道特征表示能力強(qiáng)，計(jì)算復(fù)雜度低，而AdaBoost方法檢測(cè)速度快，適用于實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)。將此方法應(yīng)用于車載行人檢測(cè)，解決了車載行人檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了此方法的實(shí)時(shí)性。
　　(2)針對(duì)車載行人檢測(cè)任務(wù)的特殊性將聚合特征檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，通過采用多尺度模型和多尺度特征來進(jìn)行檢測(cè)，這種多尺度模型、多

3、尺度特征方法同時(shí)兼顧了準(zhǔn)確率與實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)表明:在同等情況下，在聚合特征方法的基礎(chǔ)上可以提高2倍以上，同時(shí)精度能夠提高2個(gè)百分點(diǎn)。
　　(3)針對(duì)運(yùn)動(dòng)過程中行人形變大導(dǎo)致檢測(cè)不準(zhǔn)的問題，引入了行人跟蹤，通過跟蹤與檢測(cè)相結(jié)合的方法，有效的提高了檢測(cè)精度，并且由于跟蹤處理實(shí)時(shí)性高，針對(duì)小尺度行人可以降低檢測(cè)頻率，進(jìn)一步節(jié)省檢測(cè)時(shí)間，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加入跟蹤后性能有明顯提升。
　　(4)為了應(yīng)對(duì)高清像素圖像的實(shí)時(shí)行人檢測(cè)，通過GPU