2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著攝像機(jī)性能的快速發(fā)展與人工智能技術(shù)的普及,自然圖像在智能交通領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。行人檢測(cè)由于其對(duì)于交通車輛行駛安全的重要影響,一直是智能交通領(lǐng)域的核心內(nèi)容。然而由于行人目標(biāo)本身的非剛體特性,以及復(fù)雜的外在干擾,如光照變換、遮擋、環(huán)境背景等,行人檢測(cè)依舊是圖像領(lǐng)域中的難點(diǎn)。
  本文首先歸納總結(jié)了行人檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀,詳細(xì)介紹了當(dāng)前主要行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集、檢測(cè)算子、分類方法等,并分析了存在的主要問題。接著,針對(duì)復(fù)雜交通環(huán)境

2、下,行人目標(biāo)易受遮擋,影響檢測(cè)精度的問題,提出了一種基于DPM算法的單行人和雙行人并聯(lián)的檢測(cè)算法;設(shè)計(jì)了一套針對(duì)智能車載的實(shí)時(shí)行人檢測(cè)裝置;最后對(duì)所做工作進(jìn)行總結(jié)展望。本文核心工作和相關(guān)成果如下:
  1、針對(duì)于雙人互相遮擋的情況,從TUD-Brussels和ETH兩種行人數(shù)據(jù)庫中,根據(jù)遮擋概率統(tǒng)計(jì)情況,提取并建立了供訓(xùn)練專用的雙行人數(shù)據(jù)庫。
  2、基于DPM(部件可變模型)檢測(cè)算子和LatentSVM訓(xùn)練方法,從INRI

3、A行人數(shù)據(jù)庫和雙人數(shù)據(jù)庫中分別訓(xùn)練得到單行人的SP-DPM分類模板和雙行人的DP-DPM分類模板。通過線性分割的方法,將雙行人分類模版變形為包含單行人部件的雙行人模板SDP-DPM。
  3、針對(duì)交通場(chǎng)景下行人分布情況的特征信息,提出一種將單人模型SP-DPM和雙行人模型SDP-DPM相結(jié)合的并聯(lián)檢測(cè)方法MutilPD-DPM。將構(gòu)建的方法用于行人遮擋最為嚴(yán)重的Caltech行人數(shù)據(jù)庫上的檢測(cè),并將檢測(cè)結(jié)果以ROC圖的形式與當(dāng)前主

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