基于單目紅外的行人檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、作為計(jì)算機(jī)視覺中的重要問題，行人檢測(cè)長(zhǎng)期以來受到研究者的廣泛關(guān)注。本文對(duì)其子問題——單目紅外車載場(chǎng)景下的行人檢測(cè)進(jìn)行了深入研究。行人檢測(cè)主要分為感興趣區(qū)域（Region of Interests，ROIs）提取和行人檢測(cè)兩部分，本文主要研究工作也在這兩個(gè)方面展開：一是單目車載紅外場(chǎng)景下的行人ROIs提取，以避免全局窮搜索降低運(yùn)算量；二是建立紅外行人樣本庫(kù)，將優(yōu)秀的可見光檢測(cè)算法推廣到紅外場(chǎng)景，并結(jié)合ROIs提取實(shí)現(xiàn)完整行人檢測(cè)系統(tǒng)。

2、r>　　第一部分工作是提出了一種有效的行人ROIs提取算法，目的是將搜索范圍限制在盡可能小的感興趣區(qū)域。本文首先基于紅外行人熱點(diǎn)假設(shè)對(duì)最大類間方差法OTSU進(jìn)行改進(jìn)，使用基于統(tǒng)計(jì)的加權(quán)函數(shù)對(duì)OTSU求出的閾值進(jìn)行修正，解決其無法準(zhǔn)確分割出行人問題，然后使用行人先驗(yàn)性約束信息長(zhǎng)寬比、面積等濾除熱干擾，最后對(duì)疑似區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展融合得到 ROIs；此時(shí)由于還不能確定行人大小，每個(gè) ROI中仍然需要金字塔式全局窮搜索，為此本文提出了基于車載場(chǎng)景對(duì)

3、行人可能出現(xiàn)區(qū)域進(jìn)行幾何約束的算法，首先使用推導(dǎo)出的約束方程計(jì)算出不同大小行人可能出現(xiàn)區(qū)域的上下約束邊界，然后根據(jù) ROI所在的約束范圍確定其對(duì)應(yīng)的縮放因子，最后直接將每個(gè) ROI縮放至合適大小送給檢測(cè)窗滑動(dòng)檢測(cè)。與傳統(tǒng)方法相比，本文方法無需額外探測(cè)器，就可以快速有效的得到行人ROIs，并能極大減少檢測(cè)窗口數(shù)量。
　　本文第二部分工作主要為建立車載紅外行人樣本庫(kù)，對(duì)可變形部件模型（Deformable Parts Model，DP

4、M）參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，將其推廣到紅外場(chǎng)景，結(jié)合本文提出的ROIs提取實(shí)現(xiàn)完整系統(tǒng)。具體如下：參考可見光樣本庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)建立車載場(chǎng)景下的紅外行人樣本庫(kù)；對(duì)DPM模型組件數(shù)、子部件數(shù)、二倍像素空間層數(shù)以及子部件權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整；結(jié)合本文提出的ROIs提取實(shí)現(xiàn)完整行人檢測(cè)系統(tǒng)，首先使用ROIs提取縮小搜索區(qū)域，然后結(jié)合ROI所在的幾何約束區(qū)域確定縮放因子σ，最后直接將每個(gè)ROI縮放至合適大小進(jìn)行檢測(cè)。另外在具體工程實(shí)現(xiàn)時(shí)，使用頻域相乘代替空域卷積進(jìn)