嵌入式车载行人检测系统的设计及应用

嵌入式车载行人检测系统的设计及应用

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时间:2018-10-22

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1、嵌入式车载行人检测系统的设计及应用  目前,行人检测系统的研发是计算机领域研究特点内容,在车载驾驶系统中具有重要的应用价值与意义,能够通过检测车前的行人并且及时报警,驾驶员以此通过有效的措施保护行人,以此保证道路交通安全。本文的主要研究内容就是设计嵌入式车载行人检测系统,通过实验表明,嵌入式车载行人检测系统能够准确的检测行人,避免驾驶员出现误判断的现象,以此保障了行车安全。  【关键词】嵌入式行人检测系统设计与应用  随着我国社会经济的不断发展及技术的日益更新,我国汽车市场也逐渐进入到飞跃的成长阶段。在汽车保有量不断增加的过程中,道路交通事故也逐年上升

2、,为社会人民的生命财产带来了严重的损失。所以,加强道路交通安全是我国所要重视的问题。如何降低交通事故的发生机率,保障行人及车辆的安全也是相关研究人员要深入探讨的问题。解决此问题的有效方法就是运用全新的技术,实现车辆的智能化,设计辅助驾驶措施,以此提高交通安全。  1嵌入式车载行人检测系统的设计方案  由于驾驶员在驾驶的过程中会受到多种因素的影响,从而分散自己的注意力,在这种情况下极易发生交通事故。因素主要包括与乘客聊天、接听电话、过于疲劳等。但是如果出现上述情况有人能够提醒驾驶员注意驾车安全,那么就会降低驾驶员误判的可能性。所以设计研发车载行人检测系统

3、是非常有必要的。图1为车辆在距离行人一定距离时候的系统警告提示。  本文中所研究的嵌入式车载行人检测系统主要是通过HOG特征及SVB算法训练行人的不同姿态,以此形成识别行人的分类器,通过嵌入式技术对行人进行检测和确定。  2嵌入式车载行人检测系统的工作原理  要想实现车载行人检测,就要解决两个问题,分别为提取行人特征及计算机学习,可以通过HOG特征及SVM分类器实现。  2.1HOG特征  通过HOG特征将图像中局部区域边缘或者梯度分布提取出来,以此描述区域中目标的边缘、梯度的形状及结构,在对其进行计算的过程中,对其进行统一处理,以此提高其抗干扰能力及

4、稳定性。  HOG特征的计算过程为:  H(x,y)表示图形在(x,y)像素点的灰度值;  通过[-1,0,1]模块计算不同方向的梯度方向及幅值,算法为:  Gx(x,y)=H(x+1,y)-H(x-1,y)  Gy(x,y)=H(x,y+1)-H(x,y-1)  计算(x,y)的梯度幅值的算法为:  G(x,y)=Gx(x,y)2-Gy(x,y)2  计算(x,y)的梯度方向的算法为:  a(x,y)=arctan(Gy(x,y)/Gx(x,y))  区间(bink)中像素点在分量区间中的幅值为:  Vk(x,y)=G(x,y),a(x,y)∈bin

5、k;  0,a(x,y)bink;  1≤k≤9  为了避免由于光照等一些因素的对系统造成的影响,就要处理块中单元区间,算法为:  f(Ci9k)为在Ci单元中,第k区间的累计强度在Ci块中的比例,i=1,2,3,4,上式中的ε为0.001。通过上式可以得出单元特征可以由一个9维向量表示,每个块是通过4个单元所组成,所以,块的特征可以通过36维向量表示为:  {f(Ci9k)i=1,2,3,4,k=1,2,...,9}  2.2SVM分类器  在训练过程中,通过二类别构成{(xi,yi,i=1,2,...,m)},如果xi∈RN为1类,那么yi=-1为

6、行人,属于为2类,那么yi=-1为非行人。训练的主要目的就是构造判别函数,使测试的数据为正常分类。  如果具有分类超平面,那么:  ω*xi+b≥1,yi=1  ω*xi+b≤-1,yi=1  i=1,2,...m  通过上式可以看出来,训练为线性可分。  如果训练样本集没有被超平面错误分来,而且距离超平面最近的样本数据和自身具有较大的距离,那么此超平面为最优,所以具有判别函数:  f(x)=sgn(ω*x+b)  其具有最优的泛化能力,超平面求解要最大化,以此将最优分类面问题转化为具有约束条件的不等式条件极值问题,从而构建Lagrange函数:  将

7、ω=∑yixi及∑ayi=0带入到上式中,将ω和b消除,得出对偶最优化问题。  在进行行人检测的过程中,可以选择某个特定的函数类型,计算f(x),+1表示行人,-1表示非行人。  3嵌入式车载行人检测系统硬件设计及检测算法  3.1硬件设计  系统主要由图像匹配处理、采集及提示三部分组成,其构件为媒体提示系统、摄像头、电源、实验板。实验板集成嵌入式操作系统,通过开源计算机视觉库实现。在摄像头采集到图像进行解码,之后传送到处理器中进行预处理,之后通过视觉库记性检测,通过显示屏现实,计算出行人在图像中的坐标,以此提示驾驶员注意行驶的方向。  3.2?z测算

8、法  在算法中设置定时器,每隔66ms处理一帧画面,使每秒能够处理15帧左右的图像,保证图形的

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