【摘 要】
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为满足先进驾驶辅助系统的高准确性行人检测要求,提出一种模拟人类注意力机制的视觉显著性行人检测方法。基于仅含行人信息的标记样本库,建立了条件随机场（CRF）模型,以实现不同
【机 构】
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江苏大学汽车工程研究院,江苏大学汽车与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403172,51305167和61203244);交通运输部信息化项目(2013364836900);中国博士后基金(2015T80511和2014M561592);江苏省六大人才高峰项目(2014-DZXX-040);江苏省自然科学基金(BK20140555);江苏省博士后基金(1402097C);江苏大学高级专业人才科研启动基金(12JDG010和14JDG028)
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为满足先进驾驶辅助系统的高准确性行人检测要求,提出一种模拟人类注意力机制的视觉显著性行人检测方法。基于仅含行人信息的标记样本库,建立了条件随机场（CRF）模型,以实现不同显著性计算方法的最优融合。实际检测中,首先采用SLIC算法进行图像超像素形式的几何信息划分,进而对可能存在行人的区域进行初筛选,随后在可能的行人区域内,采用CRF模型计算显著性,并将具有较高显著性的区域确定为行人区域。实验结果表明,该方法具有较好的判别性能并达到满意的检测率,同时,采用的行人区域筛选方法在一定程度上缩短了算法的检测时间,基
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