基于K-means算法的行人检测方法研究

发布时间：2018-05-01 17:21

  本文选题：智能交通 + 行人检测　； 参考：《公路交通科技》2014年07期

【摘要】：行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视。结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法。首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图。其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据。再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标。试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础。
[Abstract]:As one of the vulnerable groups of traffic accidents, the safety and security of pedestrians are getting more and more attention. A pedestrian detection method based on K-means algorithm is proposed based on the distance information of vehicle obstacle in front of vehicle laser rangefinder. Firstly, the distance information received by laser rangefinder is analyzed and the laser cloud point map is formed. Secondly, The laser cloud point map is preprocessed to eliminate the redundant data. Then the K-means clustering algorithm is used to classify the obstacles ahead. Finally, the pedestrian width model is established to discriminate the pedestrian targets. The experimental results show that the pedestrian target can be quickly extracted from the laser cloud point map based on the K-means clustering algorithm, which provides the vehicle active safety and traffic safety research. Basics.

【作者单位】： 华南理工大学土木与交通学院;新疆交通科学研究院;哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51108192,51208500) 中国博士后科学基金项目(2012M521824,2013T60904) 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(2012ZZ0100,2014ZG0029) 华南理工大学“学生研究计划”SRP(4564)
【分类号】：U495

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1830353