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1.
红外图像中的行人检测   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了有效地检测红外图像中的行人,提出了一种基于神经网络的检测方法。采用三维中值滤波来提取背景图像,用图像差分法提取目标区域(regions of interest,ROIs),提出傅里叶描述子作为目标区域形状特征;设计了BP神经网络分类器并用来对ROIs进行识别。通过大量不同种类不同形状的样本对分类器进行验证,结果表明该分类器具有较高的识别率和较低的虚警率,能够快速有效地识别ROIs,具有良好的分类能力。  相似文献
2.
基于位置特征的运动行人检测与跟踪方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对在静态背景视频中行人检测和跟踪时受行人运动状态影响较大,容易产生误识别,提出了一种基于位置特征的运动行人检测与跟踪方法.检测阶段得到运动行人的二值化差分图后,引入水平融合值、垂直融合值将满足融合要求的非连通区域外接矩形融合得到一个新矩形,以新矩形及其中心作为行人的位置特征,对行人进行检测与跟踪.用该方法跟踪行人视频中的两个行人,跟踪准确率分别为98%与95%.  相似文献
3.
基于梯度向量直方图的行人检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对Adaboost行人检测训练非常耗时的问题,在梯度方向直方图(Histograns of Oriented Gradiant,HOG)特征计算上引入积分向量图,同时对于作为AdaBoost学习过程中的分类器--线性SVM,应用序列最小优化(Seguential Minimal Optimigation,SMO)来解决其二次规划(QP)问题.实验结果表明,通过这两个方面的改进,不仅行人检测训练检测速度得到了提升,而且取得了令人满意的检测效果.  相似文献
4.
针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的支持向量机对目标进一步识别,同时利用快速分类支持向量机(FCSVM)降低运算所需的开销,确保实时性,最后通过头部校验方法对误检目标进一步分析评估,进一步提高图像匹配的准确度.实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中,均具有良好的实用性.  相似文献
5.
红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析(principal component analysis,PCA)和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成:第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。  相似文献
6.
视频人数统计利用视频图像特征,通过监测公共场所中的人群密度,可防止公共场所人群拥堵,确保行人安全。提出一种改进的视频人数统计算法,对于中低密度人群,利用个体特征法实现人数统计,对于高密度人群,利用纹理特征法实现人数统计。使用提出的算法,设计了视频人数统计系统,分别对多组视频进行了测试,测试结果表明该算法误差较低。  相似文献
7.
受韦伯局部描述子和局部二值模式(LBP)特征的启发,针对Haar特征维度高、冗余度大等缺点,提出了一种基于显著性的二值化Haar特征(SLBH).虽然利用整体行人特征能取得较好的检测效果,但其检测性能在遮挡场景中会迅速下降.为提高整体特征对部分遮挡的鲁棒性,文中提出了一种结合SLBH特征多部件验证的双层行人检测算法.该算法结合了整体特征与局部特征的优点,增强了算法对部分遮挡的鲁棒性.在INRIA行人检测库上的实验结果表明,文中提出的算法对噪声和部分遮挡有较好的鲁棒性.  相似文献
8.
红外图像行人检测是夜间智能视频监控、车辆辅助驾驶及智能驾驶等领域的关键技术。针对红外图像纹理特征较少的特点,提出一种实时的基于分块的多级中心对称局部二值模式(Multi-Level Center-Symmetric Local Binary Pattern,MCS-LBP)的红外图像行人检测方法。首先对红外图像进行去噪等预处理及感兴趣区域(regions of interest,ROIs)提取,并提取感兴趣区域的MCS-LBP特征得到更加丰富的红外图像纹理特征,最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类得到行人检测结果。在VS2010环境下,在自行采集的红外行人数据集验证了该方法的有效性与鲁棒性。  相似文献
9.
利用周围邻域信息约束进行加权稀疏表示以达到行人检测的目的.采用Fisher判别字典学习的方法,得到一个能够更好地提取图像的具有更强辨别性稀疏特征的字典,利用图像中周围信息约束,求得该字典表示下的稀疏特征,并根据对当前图像块的稀疏表示残差进行分类.INRIA数据库的实验表明非局部稀疏特征具有明显的区分能力.同时,对行人目标进行邻域约束,能够有效地表示出同目标区域的稀疏特征.  相似文献
10.
行人检测是计算机视觉领域的难点和热点问题.行人检测可大致划分为3个部分:特征提取、分类和非极大值抑制(Non-maximum Suppression,NMS).当前的研究工作主要集中在特征提取、特征学习和分类器等方向,而非极大值抑制方向鲜有改进.目前常用的非极大值抑制算法是贪心策略,抑制时只使用了单一的重合面积信息.针对该问题,在ACF(Aggregate Channel Features)检测算法的基础上,对非极大值抑制进行了3项改进,显著地提升了算法的精度,并且算法的时间消耗只有略微的增加.在INRIA数据集上,单独使用引入尺度比的动态面积阈值NMS时能降低平均对数漏检率(MR) 0.99%;单独使用保留外围检测分数相近的检测窗口的策略时NMS能降低MR 1.25%;两者结合可降低MR 2.5%;结合后,再对已经被抑制的检测窗口重复抑制,MR降低了2.63%,达到14.22%.  相似文献
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