復(fù)雜環(huán)境下的列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、從列車(chē)監(jiān)控視頻中自動(dòng)、準(zhǔn)確、快速地檢測(cè)與定位列車(chē)駕駛員，已成為目前相關(guān)管理部門(mén)規(guī)范駕駛員操作行為，保證列車(chē)行駛安全的迫切需求。然而，在實(shí)際的監(jiān)控視頻中，由于圖像分辨率較低、實(shí)際背景復(fù)雜、人體姿態(tài)多變、遮擋以及截?cái)嗟那樾屋^多，使得列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè)成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　針對(duì)現(xiàn)有人體檢測(cè)算法直接應(yīng)用于列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè)時(shí)所出現(xiàn)的問(wèn)題，本文提出一種基于單張圖像的列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè)方法。首先，該方法以傳統(tǒng)可變形部

2、件模型為基礎(chǔ)，分別提出單人檢測(cè)器、遮擋檢測(cè)器以及截?cái)鄼z測(cè)器，用以解決完整、遮擋、截?cái)囫{駛室場(chǎng)景下的人員檢測(cè)難題；其次，綜合三個(gè)檢測(cè)器各自的特性，提出聯(lián)合檢測(cè)器，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜行車(chē)環(huán)境下的列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè)；最后，采用最優(yōu)部件子集策略和coarse-to-fine策略分別從精度和速度兩方面改進(jìn)聯(lián)合檢測(cè)器，使其在提高檢測(cè)精度的同時(shí)，也充分保證檢測(cè)速度。
　　聯(lián)合檢測(cè)器在基于單張圖像的列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè)中取得了較好的結(jié)果，但是該檢測(cè)器并不能充

3、分滿(mǎn)足視頻中的駕駛員目標(biāo)檢測(cè)需求，尤其是當(dāng)駕駛員的肢體處于運(yùn)動(dòng)（包含微動(dòng)）狀態(tài)時(shí)，由于視頻中的時(shí)空信息未被充分利用，在某些幀中往往會(huì)出現(xiàn)駕駛員誤檢及漏檢問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，本文以聯(lián)合檢測(cè)器為基礎(chǔ)，提出C-STC框架實(shí)現(xiàn)監(jiān)控視頻中的列車(chē)駕駛員目標(biāo)檢測(cè)。該框架首先利用聯(lián)合檢測(cè)器獲取每幀圖像的初始駕駛員目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；然后，使用空間上下文約束對(duì)每幀的初始檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行后處理，抑制部分誤檢發(fā)生；最后，基于時(shí)間上下文約束策略，提出最優(yōu)動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值方法實(shí)