面向復(fù)雜交通環(huán)境的行人檢測(cè)方法及裝置.pdf

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(chē)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(lèi)方法等，并分析了存在的主要問(wèn)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(wèn)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(chē)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(kù)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(zhuān)用的雙行人數(shù)據(jù)庫(kù)。
　　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(kù)和雙人數(shù)據(jù)庫(kù)中分別訓(xùn)練得到單行人的SP-DPM分類(lèi)模板和雙行人的DP-DPM分類(lèi)模板。通過(guò)線性分割的方法，將雙行人分類(lèi)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(kù)上的檢測(cè)，并將檢測(cè)結(jié)果以ROC圖的形式與當(dāng)前主