采用hog算子的行人检测实时处理器的性能优化

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1、分类号TP391.7学校代码10590UDC621.3密级公开深圳大学硕士学位论文采用HOG算子的行人检测实时处理器的性能优化符林清学位类别工程硕士专业名称集成电路工程学院（系、所）信息工程学院指导教师史伟伟讲师徐渊讲师深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文采用HOG算子的行人检测实时处理器的性能优化是本人在导师的指导下，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，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明

2、确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日采用HOG算子的行人检测实时处理器的性能优化摘要行人检测可以应用于汽车驾驶辅助系统、实时视频监控等。行人检测一直是计算机视觉领域的研究热点。N.Dalal和B.Triggs提出了梯度方向直方图（HOG，HistogramsofOrientedGradients)与支持向量机(SupportVector。Machine,SVM)相结合的方法，该方法用于行人检测，准确率达到89%(FFPW=10-4)但是该算法本身存在很多缺点，例如计算复杂、实时性差等。在基于HOG的

3、行人检测论文中，提出了许多很多改进的方法，但是很多论文不是针对实时视频检测，而是局限于检测一张图片。本文在分析这些论文的基础上，提出了一个合理的实时行人检测方法。本文设计一个流水线和并行计算相结合的行人检测实时处理器。与相关论文对比，本文设计的行人检测实时处理器的计算速率有所提高。采用定点计算实现HOG，在硬件资源相对比较低的条件下，保持了比较高的检测准确率。与原算法相比，准确率降低了1.852%。在原来算法中，针对检测窗口重叠的问题，需要用软件实现非极大值抑制算法来解决。在工程实践中，软件和硬件协同处理非常繁琐。本文在硬件平台

4、上通过比较检测窗口的计算结果，将重叠的检测窗口融合成一个窗口。本文设计的硬件方法简单稳定。我们用AVNET的spartan6150t视频开发套件和高清摄像头PE1005S搭建一个实时视频采集显示系统。摄像头采集的视频数据输入到FPGA芯片内部，将其转换成两路相同的数据,并写入DDR缓存。然后从DDR读出第一路视频数据，计算HOG，并且将检测结果写入DDR缓存。最后从DDR读出第二路视频数据和检测结果，送到显示器显示。实际场景中测试表明，该系统可以比较准确地检测到与摄像头有一定距离的行人，极少出现检测窗口重叠或者负判正的现象。和软

5、件平台的结果相比，该系统满足实时性的要求。和相关论文实验结果相比，本文设计的实时行人检测系统所用的资源是比较合理的。本文首先介绍行人检测的研究现状，行人检测的相关知识以及基于FPGA的嵌入式系统。然后详细探讨基于HOG与SVM的行人检测算法。提出行人检测的设计方案，并且给出每个模块的设计框架。最后给出实验结果，并且对实验结果进行优化。关键词：HOG；现场可编程门阵列；实时；行人检测IPerformanceOptimizationofaRealTimeProcessorUsingHOGOperatorforPedestrianDe

6、tectionAbstractPedestriandetectioncanbeappliedinvehicledrivingassistantsystem,real-timevideomonitoring,etc.Pedestriandetectionhasbeenahotresearchtopicinthefieldofcomputervision.DalalB.andTriggsN.proposedaHistogramsofOrientedGradientscombinedwithsupportvectormachine(S

7、VM)method,whichisusedforpedestrian-4detectionwiththeaccuracyrateof89%(FFPW=10).Butthealgorithmhasmanydisadvantages,suchascomplexcalculation,poorreal-timeperformanceandsoon.AlotofimprovedmethodsareproposedinthepapersbasedonHOGforpedestriandetection.However,manyofthema

8、renotforreal-timevideodetection,butratherlimitedtothedetectionofapicture.Basedontheanalysisofthesepapers,areasonablereal-timepedest