复杂环境下的行人检测

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2、＊＾＊、．＊－—．慧漏義龍Ｖ＾＇＂■■＇＂■■■■＊＇＇－＇■－■■■－＂＂■■■－■＇－■■■－■－■■－■－■■■■—■－．＞■？．：．－Ｖ／．＊■：？：．；；：！；Ｖ．：－．，，：．．／ｆｖｖ；；＊Ｘ，，：：，？．；，独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其

3、它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：亦＼论日期：【仁年ｒ月ｙ日文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可１＾将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作

4、者签名；如ｉ导师签名；＇日期：２／＞１＾年＾月日＾分类号密级注1UDC学位论文复杂环境下的行人检测（题名和副题名）张宇（作者姓名）指导教师赵辉副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称控制工程提交论文日期2016.4.28论文答辩日期2016.5.17学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。PedestrianDetectionintheComplexEnvironmentAMaster

5、ThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:ZhangYuSupervisor:A.Prof.ZhaoHuiSchool:SchoolofAutomationEngineering摘要摘要模式识别和机器学习快速发展，行人检测得到广泛关注和发展。早期的行人检测只能检测静态图像中的行人，采用矩形包围框对行人进行标记与定位；随着技术的进步，主要对视频中的行人进行检测和跟踪

6、；针对行人检测应用环境，越来越多研究者致力于解决复杂环境下的行人检测。本文的主要工作是解决特定环境下的行人检测研究与应用。受制于复杂的检测环境，并没有一种完美的方法可以解决所有场景下的行人检测，因此，不同的方法只能解决某个特定的检测情景。目前，光照变化、遮挡问题、背景复杂等因素仍然制约行人检测的发展与应用，因此，行人检测的研究任重道远。针对当前行人检测的发展瓶颈以及特殊的应用性，结合生产车间工作环境的特殊性与复杂性，本文主要以解决生产车间特定岗位的行人检测。针对车间光照的易变性，提出采用LUV颜色特征与HOG特征的

7、融合的方法，以降低检测对光照的敏感性；同时针对生产线的遮挡问题，本文结合可变部件模型的训练方式以训练特定的检测模型。生产车间特定岗位的行人检测，由于其环境的特殊及复杂性，普通的行人检测数据集无法满足要求，而且训练出检测模型也差强人意。因此，根据应用场景，本文采集和设计的专属的样本集以此提高检测效率。本文的主要工作包括采用特征融合的方式以降低光照的敏感性，结合DPM的训练方式以解决部分遮挡问题，通过采用两种方式的融合，对解决特殊岗位的行人检测具有一定的优势。本文做了大量的测试，应用经典的行人检测方法在不同数据集上进行

8、测试。同时，对本文的方法进行了分析与说明，从实验数据上对本文方法可行性进行了比较与验证。通过实验证明，本文针对复杂环境下的行人检测，对光照变化以及遮挡均有较好的检测结果。关键词：行人检测复杂环境特征融合LUV颜色特征IABSTRACTABSTRACTSincethefastdevelopmentofpatternrecognitionandmachinele