【摘 要】
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在光照不足、对比度较低的夜晚,红外辐射成像技术具有较好的成像效果。一个鲁棒性好、可靠性强的红外环境行人检测方法,对拓展红外成像技术的应用具有重要意义。对此,提出了
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,国网重庆市电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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四川省重点实验室开放基金资助项目(13zxtk0504);西南科技大学校创新团队基金资助项目(14tdtk01)
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在光照不足、对比度较低的夜晚,红外辐射成像技术具有较好的成像效果。一个鲁棒性好、可靠性强的红外环境行人检测方法,对拓展红外成像技术的应用具有重要意义。对此,提出了一套高效可行的红外环境下行人检测方案。首先,使用高斯混合模型进行图像分割,获取前景区域。高斯混合模型具有对运动敏感的特征,在运动目标检测过程中不仅可以实时更新背景,而且还能有效地消除阴影区域。然后,提取方向梯度直方图(HOG)特征。HOG是在图像的局部方格单元上操作的,所以它对图像几何、光学的形变都能保持很好的不变性;HOG可以允许行人有一些细微的肢体动作,这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。最后,使用Adaboost算法进行分类识别。试验结果表明,该方法在红外环境下的行人识别率高达99%,能较好地满足应用需求。
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