基于進化SVM的行人檢測分類技術研究.pdf

1、每年在汽車交通事故中死亡的行人數(shù)目龐大，基于保護行人、避免交通事故的目的，行人檢測系統(tǒng)已成為目前國內外智能交通領域公認的一個研究熱點。 行人檢測系統(tǒng)是一種車載輔助駕駛系統(tǒng)，它具有自動識別處于危險位置的行人、為駕駛者提供警報并在危急時刻接管駕駛等功能。近年來，已經(jīng)有一些汽車廠商推出了面向實用的系統(tǒng)；然而這些系統(tǒng)一般采用昂貴的傳感設備，并且只裝備在部分高檔車型上，這不利于行人檢測系統(tǒng)的推廣，特別在我國更不符合建設節(jié)約型社會的需要和社

2、會需求。因此，基于簡單傳感設備的行人檢測技術研究具有重要的理論研究意義和很高的實際應用價值。 本文以采用單光學攝像頭的行人檢測系統(tǒng)為研究背景，重點研究其中的分類檢測機制關鍵技術。論文的主要工作與特色有： 首先，設計并實現(xiàn)了一個只采用單光學攝像頭的低成本行人檢測原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)先利用統(tǒng)計學習分類器過濾掉大量不含行人的圖像，再利用支持向量機進行精確的分類檢測：為了實現(xiàn)行人意圖判別，該系統(tǒng)還加入了行人行進狀態(tài)檢測功能；

3、 然后，針對支持向量機分類器的設計，我們提出了遞進的兩種基于進化的支持向量機分類檢測方法。兩種方法都同時采用行人外形和運動特征，但第一種方法使用進化算法來優(yōu)化設計分類器的訓練模型；而第二種方法進一步實現(xiàn)了特征集合和支持向量機分類器訓練模型的聯(lián)合優(yōu)化。 實驗表明，我們優(yōu)化得到的分類器具有較高的檢測率和很低的誤報率，并具有可以調節(jié)的檢測速度；初步實現(xiàn)的單光學行人檢測原型系統(tǒng)在實際城市交通環(huán)境中具有較好的檢測能力，經(jīng)過進一步改進后具有