面向复杂交通环境的行人检测方法及装置

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1、学校代码：10406分类号：TP391.4学号：130085212002南昌航空大学硕士学位论文（专业学位研究生）面向复杂交通环境的行人检测方法及装置硕士研究生：程潇导师：曾接贤教授申请学位级别：硕士学科、专业：软件工程所在单位：软件学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：南昌航空大学PedestrianDetectionMethodandDeviceforcomplexTrafficEnvironmentAThesisSubmittedfortheDegreeofMasteronSoftwareEngineeringbyChengXiaoUndertheSupervis

2、ionofProf.ZengJieXianSchoolofSoftwareNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaMay,2016南昌航空大学硕士学位论文摘要摘要本论文得到国家自然科学基金（No:61165011）的资助。随着摄像机性能的快速发展与人工智能技术的普及，自然图像在智能交通领域得到了广泛的应用。行人检测由于其对于交通车辆行驶安全的重要影响，一直是智能交通领域的核心内容。然而由于行人目标本身的非刚体特性，以及复杂的外在干扰，如光照变换、遮挡、环境背景等，行人检测依旧是图像领域中的难点。本文首先归纳总结了行人检测技术的发展和

3、研究现状，详细介绍了当前主要行人检测数据集、检测算子、分类方法等，并分析了存在的主要问题。接着，针对复杂交通环境下，行人目标易受遮挡，影响检测精度的问题，提出了一种基于DPM算法的单行人和双行人并联的检测算法；设计了一套针对智能车载的实时行人检测装置；最后对所做工作进行总结展望。本文核心工作和相关成果如下：1、针对于双人互相遮挡的情况，从TUD-Brussels和ETH两种行人数据库中，根据遮挡概率统计情况，提取并建立了供训练专用的双行人数据库。2、基于DPM（部件可变模型）检测算子和LatentSVM训练方法，从INRIA行人数据库和双人数据库中分别训练得到单行人的SP-

4、DPM分类模板和双行人的DP-DPM分类模板。通过线性分割的方法，将双行人分类模版变形为包含单行人部件的双行人模板SDP-DPM。3、针对交通场景下行人分布情况的特征信息，提出一种将单人模型SP-DPM和双行人模型SDP-DPM相结合的并联检测方法MutilPD-DPM。将构建的方法用于行人遮挡最为严重的Caltech行人数据库上的检测，并将检测结果以ROC图的形式与当前主要流行算法进行对比。4、通过车载行车记录仪拍摄的视频，提取标定出相关行人数据库。训练得到有效的行人分类器，基于积分图HOG方法进行行人检测，设定了检测距离和对应的多尺度的检测方法。5、提出一种基于对角斜率

5、的ROI算法来减少检测区域，通过与GPU硬件加速相结合的方法，实现了对行人目标的实时检测。6、基于VS2010编译环境和Opencv2.0接口，设计实现了一套完整的行人检测可视化系统装置。关键词：行人检测，交通环境，遮挡，多尺度，对角斜率I南昌航空大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththepopularityofcameraperformanceandtherapiddevelopmentofartificialintelligence,naturalimagesinthefieldofintelligenttransportationhasbeenwi

6、delyused.Pedestriandetectionduetoitssignificantimpactonthetrafficsafetyofthevehicle,hasbeenthecoreofintelligenttransportationfield.However,duetopedestrianstargetitselfnon-rigidproperties,andcomplexexternalinterference,suchaslightingtransformation,shelter,environment,Pedestriandetectionisst

7、illthedifficultyinthefieldofimage.Thispapersummarizedthepedestriandetectiontechnologydevelopmentandresearchstatus,introducesindetailthemainpedestriandetectiondatacollection,classification,detectionoperatormethod,andanalyzesthemainproblems.Next,Thispaperreports