基于视觉的车载行人检测保护相关技术

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1、基于视觉的车载行人检测保护相关技术　　为提高城市交通环境下车辆的主动安全性，减少交通事故，保障行人的安全，很多国内外的科研院机构都对行人保护技术进行了研究，意在开发出一种车载行人保护系统，就是利用安装在车辆上的摄像机检测出行人，从而预测出潜在的危险以便采取相应策略保护行人。其中涉及到的相关技术包括行人的目标分割、特征提取等。　　【关键词】行人检测目标分割特征提取　　行人是城市交通的主要参与者，保障行人的安全也就成为了建设城市交通系统的首要目标。车载行人保护系统就是要利用安装在车辆上的摄像机获取车辆前方的视频信息，然后从拍摄到的视频画面

2、中检测出行人的准确位置，预测出潜在危险，发出相应的预警信息或是采取相应保护措施，其核心技术是行人检测，即在运动摄像机下快速而准确地检测出行人。　　1行人检测中存在的难点　　行人检测就是把车载摄像机拍摄的视频画面中出现的行人从背景中分割出来，并进行精确定位。在目前的视觉领域当中，行人检测面临以下难点：　　1.1行人出现背景的多样性　　行人出现的场景具有多样性，有的杂乱无章，有的光线昏暗，而且行人与行人、行人与环境之间还会相互遮挡，这都给行人特征提取带来很大干扰。　　1.2行人的灵活性　　行人有不同的姿态，可能在行走，也可能站着不动，还有

3、可能随时改变运动方向，这样在检测行人的时候只使用一种模型或一个特征就远远不够。　　1.3行人服饰的多样性　　由于行人服饰在颜色和款式上多种多样，这就给使用颜色特征分类技术进行行人检测带来诸多困难。　　1.4运动的环境　　车载行人检测系统是随着车辆一起移动的，拍摄到的视频背景也就跟着随时改变，这也就加大了行人检测的难度。　　2行人检测的相关技术　　目前进行行人检测的技术一般分为基于视频和基于图像两个方向，行人检测系统一般包括传感器、目标分割、特征提取、分类检测等模块。首先通过传感器获得车辆前方的图像信息，并对这些信息做预处理（如降噪、增

4、强等）；然后用图像分割、模型提取等一些图像处理技术在获得的图像中选取一些感兴趣的区域（RegionsofInterest），即行人的候选区域，再应用分类等技术判断候选区域中是否包含行人；最后对含有行人的区域进行跟踪，得到行人的运动轨迹，并判断行人是否会和车辆发生碰撞，对可能发生碰撞的情况进行报警或者进行一些避免碰撞的操作。　　2.1传感器　　传感器用来捕获行人及其所处环境的信息，一个高性能的传感器能及时、准确、可靠地获取行人和环境信息。目前用于行人检测技术的传感器主要有机器视觉（立体视觉、单目视觉）传感器、红外成像传感器、微波雷达传感

5、器和激光传感器等，每种传感技术都有其各自的特点，都能对车辆周边环境进行探测，以获取行人及其所处环境的信息。　　2.2感兴趣区域提取技术　　通过传感器获得相关视频和图像信息后，还需要提取出行人可能存在的区域，也就是感兴趣区域。感兴趣区域的提取算法有多种，包括基于图像特征的感兴趣区域提取法、阈值分割法，边缘检测法等。基于图像特征的算法又分为：　　2.2.1颜色分割算法　　根据行人所特有的一些颜色特征来定位并提取行人可能存在的区域。考虑到行人的服饰颜色千变万化，只有肤色是相对稳定的，并且目前人脸识别技术已经广泛用于各类拍照软件，相对比较成熟

6、，因此可以根据行人的脸和其他裸露的皮肤进行感兴趣区域提取。　　2.2.2图像灰度分割算法　　根据行人所处的背景的灰度来剔除背景并提取行人可能存在的区域。大多数情况下，行人所处的环境都是马路、绿化带、天空或者路面，这些环境相对于行人的形状、颜色等特征，灰度值要稳定均匀得多，可以引入基于灰度的图像分割方法，将行人所处的背景剔除掉，从而提高检的测速度和精度。　　2.3行人特征提取算法　　行人特征一般有物理特征和抽象特征。其中物理特征就是肉眼可以观察到的行人外观所表现出来的特征，分为外形特征（行人的形状、尺寸、肤色等）和运动特征（行人在行走和

7、跑动过程中表现出来的变化和规律）。而抽象特征既可以用来表示外观特征，也可以描述运动特征。　　由于每种特征都有其自身的优点及局限性，只使用一种特征检测行人时，往往效果不太理想。比如利用外形特征提取的行人信息时，受背景因素影响较大；而利用运动特征，则需要对帧图形分析处理，且静止或者运动幅度较小或特征不明显的行人信息就很难提取。因此，很多研究者将多种特征利用一定的规则融合起来进行行人检测，实现各种特征的优势互补，提高了检测性能。　　2.4行人分类算法　　在进行行人检测时，实时性至关重要，如果不能及时有效的检测出行人，做出相应判断及措施，行人

8、检测系统将失去意义，因此，行人检测所选择的方法要求迅速和准确。比起模板匹配方法和场景3D建模方法，分类检测方法无论是速度还是性能，效果都好很多，因此在进行行人检测时大多都选择分类算法。目前常用的行人检测分类器主要有各种类