車輛避碰系統(tǒng)視覺傳感型行人識別算法.pdf

1、近年來，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，我國機動車保有量持續(xù)快速增長，由行人引起的交通事故也在增加。在這種背景下，汽車行人避碰技術(shù)受到高度重視，成為降低事故發(fā)生率、避免損失的一種有效方法，引領(lǐng)了未來車輛安全技術(shù)發(fā)展的方向。
　　 本文從中國的實際交通情況出發(fā)，借助計算機視覺技術(shù)對車外行人檢測這個核心技術(shù)問題開展研究。首先對最具代表性的行人識別算法進行了深入的探討，從基于特征的方法、基于多部位的方法、基于多視角的方法以及基

2、于Boosted Cascade的方法進行分析比較。得出這些方法是從不同的角度出發(fā)解決不同的問題，是相互補充的。從而提出一個理想的行人檢測系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)是將這些方法有機地結(jié)合到一起，才能達到最佳的性能，據(jù)此提出多種行人檢測算法融合的行人檢測系統(tǒng)的應(yīng)用設(shè)想。
　　 其次研究了基于Boosted Cascade物體檢測方法的行人檢測算法。在這個算法中，引入一個鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)把級聯(lián)分類器的歷史信息傳播到下一級級聯(lián)分類器中，最后得到的分類器由更少的

3、弱分類器組成，并且比原先的Cascade方法的錯誤率更低。試驗結(jié)果表明這個算法框架的通用性很強，并不局限于某種特定物體的檢測，能很好地適用于行人檢測。
　　 接著對經(jīng)典運動人體檢測和識別方法作了探討，并且通過比較各種方法的優(yōu)缺點，選出了本文所采用的方法，并用Matlab建立了光流法行人捕捉試驗?zāi)Ｐ瓦M行試驗。試驗結(jié)果顯示，光流法能有效地捕捉處于運動中的行人，達到了預(yù)想的效果。這一步雖然不是最后的行為識別技術(shù)，但能有助于提取出精確的

4、人體輪廓，并且對其參數(shù)進行跟蹤，是行為識別工作的基礎(chǔ)，也直接決定了人體檢測的成敗。
　　 最后鑒于車載攝像機所采集的視頻圖像存在抖動、背景復(fù)雜等因素，提出了相鄰奇數(shù)幀動態(tài)背景消除法進行行人檢測的方法，使動態(tài)背景提取的計算時間宿短了一半，有效地改善了行人檢測系統(tǒng)的實時性能。采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法先對視頻圖像進行處理，然后再利用Canny算子提取行人輪廓曲線，最后采用曲線擬合技術(shù)對行人輪廓曲線進行優(yōu)化，消除了行人輪廓中的孤島，擬合了間