结合单双行人DPM模型的交通场景行人检测

发布时间：2017-08-23 12:06

  本文关键词：结合单双行人DPM模型的交通场景行人检测

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【摘要】：针对日常交通场景下,行人目标易被遮挡,影响行人检测效果的问题,提出一种结合单行人和双行人DPM模型的交通场景行人检测方法.该方法首先从INRIA、ETH等行人数据集中提取训练样本的DPM特征,通过Latent SVM方法训练得到单、双人DPM模型;然后采用分类检测方法,将交通场景行人分为单独分布行人和混合分布行人两类.检测时首先使用双行人模型SDP-DPM对目标图像进行目标匹配,如果没有检测到双行人目标,则判定为单独分布行人情况,转而使用单行人模型SP-DPM进行检测,并保存检测结果;如果检测到双行人目标,则判定为混合分布行人情况,此时先保存对应的双行人滤波响应,再使用单行人模型进行二次检测,并将两次检测的结果进行加权结合.实验结果表明,本文算法能够在行人相互遮挡严重的交通环境下,有效检测出行人,整体精度优于传统的DPM算法和当前行人检测的主要流行算法.
【作者单位】： 南昌航空大学计算机视觉研究所;
【关键词】： 行人检测 DPM 遮挡 交通场景
【基金】：国家自然科学基金(No.61165011,No.61263046) 江西省青年科学基金(No.20132BAB211021)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 行人检测作为目标检测中的一个重要方面,由于其在辅助驾驶系统、视频监控以及机器人等领域的有效应用,受到了工业和学术界的广泛关注.近十年来,行人检测研究主要围绕特征选取和分类方式这两个方向展开,其检测精度趋于实用化、检测速度趋于实时化[1]. 行人检测的特征主

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本文编号：724934