【摘 要】
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长期以来,道路交通事故给人类社会带来的危害是不言而喻的,因此如何减少交通事故,有效地保护行人的安全,及时警告驾驶员可能与车辆邻近的行人发生碰撞,自然而然成了人们关注
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长期以来,道路交通事故给人类社会带来的危害是不言而喻的,因此如何减少交通事故,有效地保护行人的安全,及时警告驾驶员可能与车辆邻近的行人发生碰撞,自然而然成了人们关注的重点.汽车安全辅助驾驶技术中行人检测技术的研究与开发,是解决该问题的有效途径,而行人分割是行人检测技术的基础.快速准确的分割出视频图像中的行人,为后续行人的识别与跟踪提供了便利条件.因此,找到一种有效的行人分割算法具有潜在的经济价值和应用前景.背景的复杂、运动目标的多样性(不仅包括非刚体的行人还有运动的车辆和动物等)、行人之间和行人车辆之间的遮挡、天气和光照的变化等因素,都在不同程度上限制了行人分割的准确性和实时性.另外道路上的行人有运动和静止之分,因此需要有效的方法将这两种运动状态的行人准确的分割出来.这些都是本文研究的重点.本文针对运动形变较大的行人,根据相邻两帧图像中的行人在四肢处较其他身体部位有较明显的变化这一特点,提出基于图像边缘匹配的方法快速找到行人身上不能匹配的像素点,进而确定人体的位置.针对图像中运动形变较小而没被分割出来的运动行人,本文则采用了基于Sift特征点的全局运动估计的方法.该方法处理图像时,不再考虑已被检测出的形变较大的行人区域,因此大大节省了处理时间,达到实时性的要求.通过对各种场景的行人检测的实验,结果表明了这两类方法的结合是切实可行的.针对图像中静止的行人,本文充分利用了人体具有很强的对称性这一特点,采用基于行人形状信的方法进行分割,达到分割静止行人的目的.实验结果表明该算法是准确有效的.
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