【摘 要】
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随着计算机性能的持续增强和摄像头应用范围的不断扩大,计算机视觉越发地引起各方的重视,成为新的研究热点。智能交通系统是此领域的研究方向之一。本文将详细阐述通过车载单
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随着计算机性能的持续增强和摄像头应用范围的不断扩大,计算机视觉越发地引起各方的重视,成为新的研究热点。智能交通系统是此领域的研究方向之一。本文将详细阐述通过车载单目光学摄像头进行行人检测的理论方法,并给出在德州仪器的达芬奇平台上对本文所提出的算法的解决方案。如此,系统可在图像中自动标记存在潜在危险的行人,及时提醒司机主意并自动采取相应的防范措施(如自动刹车或弹出外置安全气囊等)来保护行人的安全。系统的输入数据是一段视频流,由安装在汽车前部的单目光学摄像头拍摄所得,输出是标记出视频中存在潜在危险的行人,而且速度须满足实时性。此工作可分为两大步:感兴趣区域检测,和在感兴趣区域中的行人识别。因为现有的大多数方法将产生大量的感兴趣区域,从而使系统的实时性难以得到满足。本文提出一种可以高效地检测出较少数量的优质感兴趣区域的新方法。优质感兴趣区域是指其中较大可能性含有横穿马路的行人的候选矩形框,这种行人最应引起司机的注意。本文的方法可分为以下步骤:使用多次重合相邻两帧图像边缘的方法提取视频中重要的运动信息,检测疑似横穿马路行人的边缘;然后使用提取到的运动信息和行人的简单形状特征,通过滑动窗口在图像中特定区域内遍历的方法生成感兴趣区域;再计算每个感兴趣区域内含有横穿马路行人的可能性并按此降序排列;最后只对可能性最大的12个优质感兴趣区域进行行人识别。行人的特征使用梯度方向直方图(HOG),分类器使用支持向量机(SVM)。实验使用真实的视频数据进行测试。在matlab上对上述行人检测的整个流程进行功能性验证,结果证明此方法可行。在德州仪器的达芬奇平台上使用DSPLIB和IMGLIB对行人检测的核心——提取重要的运动信息检测疑似横穿马路行人的边缘部分,进行实时性验证,并提出解决方案。结果证明此方法高效。
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