基于金字塔层定位的DPM快速行人检测方法研究.pdf

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时间:2020-03-04

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1、mi画固l^^p1^1^隣議漏imipifejc^目:基于金字塔层定位的DPM快速行_扁欄究工程领域:电子与通信工程学习方式:gl全日制攻读[□在职攻读作者姓名:^学校导师旨,_,,.企业导师:--完成20170117日期:ZHJ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进巧的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得天津工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料

2、一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。;T学位论文作者签名:方:)签字日期为^年月日/学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津工业大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津工业大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编W供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)一/,、"7/学位论文作者签名:动聲导师签名:■■ ̄2签字日期:年2

3、月日签字日期:如年之月么日//)7学位论文的主要创新点一、针对DPM行人检测算法计算量大、耗时长的问题,采用基于物体区域建议及窗口筛选的方法获取行人候选窗曰,并提出金字塔层定位方法,在保证尺度定位准确的情况下有效减少了需计算的窗口实例个数和特征金字塔层数,降低了计算量。二一、在金字塔层定位的基础上,设计了种单点计算方法,能够有针对性地在候选窗口的最佳层级计算其综合得分,进而检测出行人一窗口,在保证检测准确性的基础上进步提高了检测效率。摘要随着我国经济的快速发展,汽车保有量不断增加,日益便利的道路交通条件

4、给人们生活带来了极大的方便。但汽车数量的不断增长也导致交通事故频发,使交通安全状况日趋恶化。行人是交通系统的主要参与者,也是交通事故中的主要受害者,因此,行人检测系统的研巧意义重大。在目前研巧的各类行人检测系统中,基于机器学习的行人检测是当前研究的热点。基于可变形部件模型DeformablePartModel,DPM的行人检测是近年来比较()流行的行人检测算法之一,该算法将行人实例细分为各个部件,然后通过检测各个部件来判断目标实例的存在。在学习研巧DPM行人检测算法时,发现DPM算法虽然具有较高的检测精度,

5、却是W较大的计算量为代价,因此限制了它的应用发展,。本文主要针对DPM检测速度慢的问题进行研究改进并提出了基于金字塔层定位的DPM快速行人检测方法FastDPMedestriandetectionmethod(pbaed-sonPramidlevellocatingPLLDPM。首,y,)先利用物体区域建议法代替滑动窗口法获取行人候选窗口,并根据尺寸和长宽比对候选窗口进行初步筛选,排除,W减少后续需要计算的窗口数量,非行人区域;然后采用本文提出的金字塔层定位方法为每个候选窗口选择在特征金字塔中的最佳根层

6、级,并掘此构建包含少量特征图的简单特征金字塔;最后,在金字塔层定位的基础上使用单点计算方法代替传统动态规划法有针对性地计算毎个候选窗口的得分,最终检测到行人目标。PLL-DPM方法可W明显减少检测过程中需汁算的特征图和窗口数量。在公共行人数据集中的测试结果表明,该方法在保证检测率的同时有效地提高了检测一速度,定程度上减少了误检并在。关键词:行人检测;可变形部件模型;物体区域建议;金字塔层定位;单点计算Abstract^WiththeraiddevelomentofChinaseconomcarown

7、ershiisrowinppy,pggcontinuallTherowinroadtraficconditionshaverovidedreatcty.ggpgonvenienceo'numbeeoleslife.Howevertheincreasinrofcarsleads化freuenttraficpp,gqaccidentstraficsafetsituationisdeterioratin.Pedestriansarethemainarticiants,yg

8、ppofthetraflicsstembutalsothemainvictimsoftrafficaccidents.Ther

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