基于AdaBoost算法的道路行人識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國(guó)汽車保有量的迅速增加，道路交通事故頻發(fā)，特別是車輛與行人發(fā)生碰撞而引發(fā)交通事故是導(dǎo)致行人傷亡的主要原因，這就使得安全輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用在我國(guó)具有更大的緊迫性和現(xiàn)實(shí)意義。視覺輔助導(dǎo)航是汽車安全輔助駕駛領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，其中道路行人檢測(cè)是視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成部分。本文主要研究了基于圖像的道路行人識(shí)別。
　　基于視覺的行人檢測(cè)系統(tǒng)一般包括兩個(gè)模塊:感興趣區(qū)分割和目標(biāo)識(shí)別，本文以單目視覺傳感器作為外界環(huán)境信息的獲取手段，從實(shí)用

2、性角度出發(fā)，建立了一個(gè)包含運(yùn)動(dòng)行人分割、識(shí)別的檢測(cè)系統(tǒng)。
　　(1)行人分割是基于行人的形狀信息對(duì)圖像進(jìn)行分割，首先根據(jù)道路識(shí)別系統(tǒng)獲取行人感興趣區(qū)域，通過圖像感興趣區(qū)域垂直邊緣增強(qiáng)、邊緣閥值分割，計(jì)算出行人對(duì)稱性測(cè)度，從而確定行人對(duì)稱軸及行人寬度，再通過水平邊緣確定行人起始邊，最后結(jié)合行人高寬比確定行人高度，實(shí)現(xiàn)行人精確定位。
　　(2)行人識(shí)別是通過建立了一個(gè)級(jí)聯(lián)AdaBoost分類器進(jìn)行行人識(shí)別，行人識(shí)別階段包括離線訓(xùn)

3、練和在線識(shí)別兩個(gè)部分:在離線訓(xùn)練階段，根據(jù)行人所表現(xiàn)出來(lái)的垂直邊緣和對(duì)稱性等特點(diǎn)，采用類Haar特征描述行人，進(jìn)行級(jí)聯(lián)AdaBoost分類器訓(xùn)練;在線識(shí)別階段利用訓(xùn)練階段得到的級(jí)聯(lián)分類器，對(duì)輸入的候選行人進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。
　　本文的行人檢測(cè)算法在大量的包括不同天氣和光照條件的測(cè)試集上進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，本文提出的算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車輛前方不同尺寸、顏色和形狀的行人進(jìn)行有效地識(shí)別，對(duì)于靜止和運(yùn)動(dòng)的行人都有良好的檢測(cè)效果，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性較好