快速人體檢測(cè)方法在車載視頻監(jiān)控中的應(yīng)用.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，能夠給人們生活帶來(lái)極大便利的人工智能受到了人們的普遍關(guān)注。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能的一個(gè)基礎(chǔ)分支，也是人類與計(jì)算機(jī)自如交流的前提。作為天津市軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項(xiàng)基金項(xiàng)目“公交車輛視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究”的一個(gè)組成部分，本課題主要提出一種基于多尺度技術(shù)的快速人體檢測(cè)方法，并將其應(yīng)用在車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，基本實(shí)現(xiàn)監(jiān)控管理平臺(tái)對(duì)公交車輛監(jiān)控視頻的實(shí)時(shí)人體檢測(cè)，為智能監(jiān)控中的人體目標(biāo)識(shí)別和跟蹤奠定基礎(chǔ)。
　　本文詳細(xì)介紹了人體

2、檢測(cè)方法中的關(guān)鍵技術(shù)，如特征提取和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法等，并深入分析了基于部件模型的人體檢測(cè)方法。該人體檢測(cè)方法中使用了HOG特征提取技術(shù)和帶有隱藏值的支持向量機(jī)(LSVM)這一統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，檢測(cè)效果較好，但檢測(cè)速度較慢。本文在該人體檢測(cè)方法中引入多尺度梯度直方圖技術(shù)，通過(guò)對(duì)相鄰尺度下圖像特征進(jìn)行估計(jì)來(lái)簡(jiǎn)化每一級(jí)圖像金字塔的特征提取過(guò)程，減少特征提取過(guò)程中的計(jì)算量，從而加快人體檢測(cè)速度。
　　最后，本課題通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)提出的快速人體檢測(cè)方法進(jìn)