交通环境中的行人检测问题的研究

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1、分类号：ＴＰ３９１单位代码：１０１拍研究生学号：２０１３５３２０７８密级：公开戀古林大学硕古聲位论文學术掌位（）交通环巧中的行人检测问题的研究ＴｈｅＳｔｕｄｙｏｆＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＴｒａｆｆｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ作者姓名：韩春专业：升算机应用技术研究方向：计算机困像巧虚拟现实技术擔导教师：姜志强副教授培养单位：汁算机科学与技术学晓２０１６年５月交通环境中的行人检测问题的研究ＴｈｅｓｔｕｄｙｏｆＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＴｒａｆｆｉｃＥｎｖ

2、ｉｒｏｎｍｅｎｔ作者姓名：韩春专业名称：计算机应用技术指导教师：姜志强副教授学位类别：工学硕±之答辩曰期；２口年月曰ＩＩ！＾干未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其

3、他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；麥ｔ若曰期；年少月曰旅摘要交通环境中的行人检测问题的研究行人安全一直以来是交通安全中的焦点问题。行人检测作为目标检测的一个重要分支，在很多方面有着广泛的应用前景。在交通环境中，司机需要了解车辆周围的行人信息。司机根据车辆周围的行人信息，做到规避行人，避免碰撞行人，造成行人伤亡。在人流比较密集的场所，行人检测能够提供某地某时某刻的行人数量，根据行人的分布情况，正确引导行人到正确的逃生出口，最大可

4、能的减少行人的伤亡。目前，尤其是基于视觉信息的行人检测技术，存在一些难点问题，它们严重制约着行人检测的发展。单一的行人特征只能展现行人的部分信息，无法全面充分的描述行人的整体信息。交通环境中，视频监控下行人的大小、姿态和服饰是多样的。处在交通环境中的行人遭受其他物体的遮挡，导致行人的整体结构缺失。这些难点问题都对行人检测提出了严峻的挑战。针对以上难点问题，本文提出了基于多特征信息的部位组合的行人检测算法，主要包括：(1)在提取行人特征时，本文结合Gabor特征和HOG特征搭建行人特征库，HOG特征能够对行人的轮廓进行充分的描述，小波变换能够展现出行人图像的高低频信息，二维Ga

5、bor滤波器能够描述不同尺度和方向的行人信息，结合以上的特征信息，实现对行人更加全面充分的描述。(2)为了提高行人特征的多样性，在生成行人特征前，对行人图像进行金字塔变换，在不同的行人尺度图像下提取行人特征，增加行人的多尺度信息。(3)提取行人特征，生成的行人特征向量包含大量的冗余信息，造成了行人的特征向量维数过高。对行人特征进行PCA降维处理，保留主要的行人信息，更好的融入Adaboost算法，提升检测速度。(4)使用头肩部和腿部共同检测行人，由传统的整体检测行人转变成部位组合检测，有效的解决行人的部分遮挡问题，提升行人检测的精度。在INRIA、MIT和Daimler行人库

6、中统计了本文方法的行人检测率和误报率，I并与其它行人检测方法作对比分析。实验结果表明，本文提出的基于多特征信息部位组合的行人检测技术，能够更加全面充分的描述行人的整体信息，能够提升行人检测的精度，同时具有良好的实时性。关键词：行人检测，HOG特征，Gabor特征，机器学习，AdaboostIIAbstractTheStudyofPedestrianDetectioninTrafficEnvironmentThesafetyofpedestrianisalwaysafocusproblemintrafficsafety.Asanimportantbranchofobjectde

7、tection,pedestriandetectionhasabroadpracticalprospectinmanyfields.Intrafficenvironment,driversneedtoknowtheinformationofpedestrianssurroundingthevehiclestogivewaytopedestriansandavoidcausingcasualties.Indenselypopulatedvenues,pedestriandetectioncouldprov