【摘 要】
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在抢险救灾,抗击疫情、公共安全监控、智能交通与辅助驾驶等领域,行人作为应用场景中最活跃、最复杂且最重要的元素部分,其检测及跟踪技术已成为当前国内外的热门研究课题。由于行人存在自身表观变化、周边环境干扰等特殊因素的影响,传统的机器学习类算法已经不能满足其性能和实时性要求。本文利用多特征融合方法设计了一种快速且准确率高的行人检测与跟踪算法,主要的研究内容如下:针对在复杂背景条件下,单一特征对行人描述不
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在抢险救灾,抗击疫情、公共安全监控、智能交通与辅助驾驶等领域,行人作为应用场景中最活跃、最复杂且最重要的元素部分,其检测及跟踪技术已成为当前国内外的热门研究课题。由于行人存在自身表观变化、周边环境干扰等特殊因素的影响,传统的机器学习类算法已经不能满足其性能和实时性要求。本文利用多特征融合方法设计了一种快速且准确率高的行人检测与跟踪算法,主要的研究内容如下:针对在复杂背景条件下,单一特征对行人描述不足导致准确率低的问题,提出了一种多特征融合的快速行人检测算法。首先将梯度直方图,改进的颜色名和局部二值模式三个表示行人的特征向量进行分块串联融合,然后对融合特征向量维数高影响行人检测速度的问题采用主成分分析法进行降维,最后在INRIA公开行人数据集上采用基于支持向量机为弱分类器的自适应增强算法进行训练和测试,此外根据实际应用需求,设计了行人检测实验平台,可以快速统计行人数量和检测时间。实验结果显示互补的多特征可以有效提高行人检测率,改进后的融合特征向量维数比原来降低了48%,本文算法与其他四种行人检测算法相比,实验平台测试达到了93.2%的准确率,平均0.28s的检测时间,表明本文算法在准确性提高的同时,检测速度也得到了相应提升。在行人检测算法的基础上,将特征融合的思想应用于行人跟踪算法,提出了一种特征融合的多尺度核相关滤波行人快速跟踪算法。首先针对核相关滤波算法中固定权重系数融合不足的问题,提出了一种新的响应图置信度度量方法,通过设置联合置信度因子将峰值旁瓣比和平均峰值相关能量评价指标综合作为目标跟踪的置信度评价指标,据此动态调整三种特征之间的融合权重系数,充分发挥不同特征在不同跟踪场景中的优势,提高了滤波算法的性能。然后使用尺度池的方法解决了固定检测窗口不能适应目标尺寸变化的问题。最后将联合置信度设置为跟踪模型更新的阈值条件,减少了逐帧更新带来的累积误差和模型更新次数。在OTB-100公开数据集上与其它四种方法进行对比,实验结果表明本文算法在光照变化,目标形变等多种外界干扰因素下均优于其他算法,算法平均跟踪速度达到了26.2帧/秒,其中在行人跟踪序列上的平均精确度和成功率分别为83.4%和77.8%。
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