【摘 要】
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随着最近十年汽车数量的急速增长,道路交通安全已成为一个全球范围内的重要问题,而行人是交通事故中最易受害的群体。行人检测系统是车辆先进辅助驾驶系统的一个部分,从车辆
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随着最近十年汽车数量的急速增长,道路交通安全已成为一个全球范围内的重要问题,而行人是交通事故中最易受害的群体。行人检测系统是车辆先进辅助驾驶系统的一个部分,从车辆主动防御的角度对道路中的行人进行保护。通过在车辆上安装行人检测系统能够减小或者避免交通事故中车辆对行人造成的伤害,提高车辆行车过程中的安全性。本论文首先通过分析研究国内外行人检测算法的研究现状,提出了基于视觉的行人检测算法。该算法采用特征+分类器的算法框架,使用Integral Channel Features作为行人描述特征,构建以二阶决策树为弱分类器的级联分类器；采用基于Adaboost算法和Soft Cascade算法的级联分类器训练算法；采用基于滑动窗口的行人检测算法,通过构建分类器金字塔的算法实现行人的快速检测。然后,本论文采用基于TMS320DM6467T为核心处理器的DaVinci嵌入式系统实现本论文提出的行人检测系统的设计,主要包括DaVinci嵌入式系统软硬件系统设计和行人检测算法的移植及实现。最后,本论文首先在PC上计算目标检测率为95%,目标误检率为10-6的基于Integral Channel Features的级联分类器,并在PC上仿真验证算法的可行性和准确性；然后将最终可用的级联分类器数据和行人检测算法移植到基于TMS320DM6467T的DaVinci嵌入式系统中,实现具备工程价值的行人检测系统。
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