机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪讲解
视频监控图像中的行人检测与跟踪研究
视频监控图像中的行人检测与跟踪研究随着科技的不断进步，视频监控系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与跟踪技术作为视频监控系统中的重要组成部分，一直受到广泛的关注与研究。
本文将探讨视频监控图像中的行人检测与跟踪研究的背景、挑战以及最新的研究进展。
首先，了解行人检测与跟踪研究的背景非常重要。
视频监控图像中的行人检测与跟踪指的是自动识别和跟踪视频监控中的行人目标。
行人检测的主要目标是在视频中准确地检测出行人目标的位置，而行人跟踪则是在不同的视频帧中追踪行人目标的运动轨迹。
准确地实现行人检测和跟踪可以帮助监控系统实时监测行人目标，及时发现异常行为，并为犯罪调查、交通管理等领域提供重要依据。
然而，视频监控图像中的行人检测与跟踪面临着一些挑战。
首先，视频监控图像往往受到光照条件、天气状况、摄像头视角等因素的影响，导致图像质量不佳，行人目标的识别变得困难。
其次，行人和其他物体之间往往存在相似的外观特征，容易将其他物体误识别为行人目标，或者将同一行人目标识别为多个目标。
此外，行人的遮挡、行人的姿态变化、行人的快速移动等因素也会给行人跟踪带来困难。
为了克服这些挑战，研究人员提出了一系列有效的行人检测与跟踪算法。
其中，行人检测算法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常提取行人的颜色、纹理、形状等特征，然后通过分类器或检测器进行目标识别。
而基于深度学习的方法则利用深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，通过大规模的训练数据来学习行人目标的特征表示，从而实现准确的目标检测。
在行人跟踪方面，主要包括传统的基于特征的跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法。
基于特征的跟踪方法通常通过目标的外观特征和运动信息进行目标的匹配和跟踪。
而基于深度学习的跟踪方法则通过将目标跟踪问题转化为目标的像素级别的分类或回归问题，利用深度神经网络进行目标跟踪。
最新的研究进展表明，基于深度学习的方法在视频监控图像中的行人检测与跟踪方面取得了显著的改进和突破。
视频监控系统中的行人检测与跟踪技术研究
视频监控系统中的行人检测与跟踪技术研究摘要：近年来，社会安全和监测需求的增加使得视频监控系统成为现代城市不可或缺的一部分。
而行人检测与跟踪作为视频监控系统中的关键技术之一，在实现视频监控的自动化、智能化方面发挥着重要作用。
本文通过对行人检测与跟踪技术的研究，探讨了目前主流的行人检测与跟踪方法，包括传统的基于图像处理技术的方法和新兴的深度学习方法，并对其性能进行了综合评估。
研究结果表明，深度学习方法在行人检测与跟踪的准确性上具有优势，并且在实时性和鲁棒性方面也有较好的表现。
1. 引言随着城市化进程的加快，城市的安全和监控需求日益突出。
作为现代城市安全管理的重要手段，视频监控系统的应用越来越广泛。
然而，在大规模视频监控系统中，人工手动监控是非常困难和低效的，因此如何实现对视频监控系统的自动化、智能化非常重要。
2. 行人检测技术2.1 传统图像处理方法传统的行人检测方法主要基于图像处理技术，如背景差分、移动目标检测、形状特征等。
这些方法通常需要手动进行特征工程，提取图像的低级特征，再通过分类器进行行人的检测。
然而，这些方法在复杂场景下，如光照变化、遮挡、行人姿态变化等情况下效果不佳。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法的发展为行人检测带来了新的机遇。
以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习方法利用多层神经网络对图像进行端到端的训练和分类，从而克服了传统方法中需要手动设计特征的缺点。
深度学习方法能够自动地从数据中学习到更高层次的特征表示，并具有较好的泛化能力。
3. 行人跟踪技术行人跟踪技术在视频监控系统中有着广泛的应用，主要用于实时追踪行人的位置和运动轨迹。
行人跟踪技术的目标是从视频序列中连续检测和更新行人的位置。
常见的行人跟踪方法包括基于像素的方法、基于特征点的方法以及基于深度学习的方法。
4. 实验与性能评估本文选取了一些常用的行人检测与跟踪方法进行了实验与性能评估。
评估指标包括准确率、召回率、漏检率以及平均精度均值（mean Average Precision，mAP）等。
基于机器学习的行人检测和跟踪技术研究
基于机器学习的行人检测和跟踪技术研究随着社会的不断发展，人们对于智能交通领域的需求也越来越大。
其中，行人检测和跟踪技术是智能交通领域中非常重要的一部分。
因为在城市交通领域中，人行道上的行人数量非常庞大，而车辆与行人之间的交通协调和安全问题也是更加复杂的。
因此，如何利用机器学习技术对行人进行准确可靠地检测和跟踪，成为了智能交通领域中的重要研究课题。
一、行人检测技术行人检测技术是智能交通领域中的重要问题，行人检测技术能够有效地检测行人的存在，进行识别并对其进行跟踪，帮助保证车辆与行人在交通领域中的安全。
针对行人检测技术，目前采用的方法主要有以下几种：1. 基于传统的视觉特征的行人检测方法。
这种方法主要是通过对图像的颜色、纹理、边缘等相应的特征进行筛选，收集行人的基础特征信息，并进行识别和跟踪。
2. 基于深度学习的行人检测方法。
这种方法主要是采用深度卷积神经网络（CNN）模型，对大量的样本数据进行特征学习和识别。
这种方法除了能提高准确率和稳定性，而且还能提高运算效率。
3. 基于多尺度特征融合的行人检测方法，这种方法是将图像的不同尺度的特征进行统一，从而提高行人检测的准确率和性能。
二、行人跟踪技术行人跟踪技术是注重实时性的，主要是通过对摄像机图像进行处理，获取到物体的位置信息和运动轨迹，并对目标进行跟踪。
目前，行人跟踪技术的主要方法有以下几种：1. 基于传统的目标跟踪方法，主要通过利用图像颜色、纹理和形状等特征来跟踪目标。
这种方法适用于目标移动速度较缓慢，运动轨迹规律明显的场景。
2. 基于深度学习的目标跟踪方法，主要是通过深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）模型来进行目标跟踪。
这种方法适用于目标运动速度较快，光照变化频繁等复杂场景。
3. 基于多传感器信息融合的目标跟踪方法，主要是通过多传感器相互配合的方式，对目标进行跟踪。
这种方法适用于在目标检测和跟踪中，对信息精度和综合性能要求较高的场景。
三、行人检测和跟踪技术之间的关系行人检测和跟踪技术在智能交通领域中是密切相关的。
2024 机器视觉目标检测与跟踪
2024 机器视觉目标检测与跟踪2024年，机器视觉目标检测与跟踪的发展呈现出许多令人兴奋的趋势和突破。
这是一个多领域交叉的研究方向，涉及计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域的知识。
在目标检测方面，各种新的算法和技术被提出和应用，为实时、准确地检测图像或视频中的目标提供了有效的手段。
首先，深度学习技术的不断发展，为机器视觉目标检测与跟踪提供了强有力的支持。
神经网络模型，特别是卷积神经网络（CNN），在目标检测方面取得了巨大的成功。
通过训练大型的深度神经网络，可以准确地识别和定位图像中的目标，并提供高质量的检测结果。
其次，目标跟踪领域也取得了显著的进展。
传统的目标跟踪方法主要基于特征匹配和运动模型等思想，但在面对复杂的场景和目标变化时往往表现不佳。
然而，随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法逐渐成为主流。
这些算法可以通过学习目标的外观和运动模式来实现更准确和鲁棒的跟踪，使得目标在复杂背景下的鲁棒性和准确性得到了极大提升。
此外，随着移动设备的普及和性能的提升，基于机器视觉目标检测与跟踪的应用也得到了广泛的发展。
例如，智能手机上的人脸识别、行人检测与跟踪以及交通监控系统中的车辆检测与跟踪等。
这些应用不仅提供了便利性和安全性，还为人们的日常生活带来了新的体验。
最后，随着机器视觉技术的进步，研究者们也开始关注一些新的挑战和问题。
例如，如何在低光照、模糊或复杂背景等恶劣条件下实现准确的目标检测和跟踪。
此外，隐私保护和伦理问题也是一个需要重视的方向。
总之，2024年的机器视觉目标检测与跟踪领域将会是一个充满挑战和机遇的年份。
通过不断地研究和创新，我们有理由相信，机器视觉技术将进一步推动各个领域的发展，为我们的生活带来更多的便利和安全。
另外，在2024年，还可以看到机器视觉目标检测与跟踪在许多行业的广泛应用。
例如，在智能交通领域，机器视觉目标检测与跟踪可以用于实时监测道路上的车辆、行人和其他交通参与者，从而提供交通流量分析、出行安全预警和交通拥堵管理等解决方案。
视频监控中的行人识别与目标跟踪算法优化
视频监控中的行人识别与目标跟踪算法优化在视频监控领域，行人识别与目标跟踪算法的优化对于实现准确的实时监控和安全保障至关重要。
随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，各种行人识别与目标跟踪算法被提出并不断完善。
本文将讨论视频监控中的行人识别与目标跟踪算法的优化方法，介绍主流的算法，并探讨未来的发展趋势。
行人识别是视频监控系统中的基础任务之一。
其核心目标是从监控视频中准确地识别出行人，并提取其他相关信息，如行人的姿态、行为等。
在行人识别中，需要克服一些困难，如不同视角、遮挡、光照变化等因素的影响。
为了优化行人识别算法，研究人员提出了一些有效的方法。
首先，特征提取是行人识别算法中的关键步骤。
传统的方法主要使用手工设计的特征，如Haar特征、HOG特征等。
这些特征能够捕捉到行人的一些关键信息，但在复杂背景下容易受到干扰。
为了解决这个问题，近年来，深度学习方法被广泛应用于行人识别中。
通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以自动学习图像中的特征并提高行人识别的准确度。
其次，目标跟踪是确保视频监控系统能够实时追踪行人的重要任务。
目标跟踪算法需要根据行人在视频中的位置、大小和形状等信息，连续地估计行人的轨迹。
针对目标跟踪算法的优化，研究人员提出了多种方法。
一种常见的目标跟踪方法是基于卡尔曼滤波器的算法。
该算法使用动态模型和观测模型对行人进行建模，并根据当前观测值和先验信息进行状态估计。
然而，这种方法对于遮挡和外部干扰的鲁棒性较差。
因此，研究人员提出了一些基于深度学习和注意力机制的目标跟踪方法，如基于循环神经网络的长短时记忆（LSTM）模型。
这些方法可以更好地捕捉目标的时空特征，并提高跟踪的准确性和鲁棒性。
此外，为了进一步优化视频监控中的行人识别与目标跟踪算法，在现有方法的基础上，可以考虑以下几个方面的改进。
首先，增强对于复杂场景的适应能力。
当前的行人识别与目标跟踪算法在受到复杂背景、遮挡和光照变化等影响时，容易出现失效的情况。
智能交通中的行人检测算法研究
智能交通中的行人检测算法研究智能交通作为一项新兴的智能化技术，愈来愈受到各界的关注。
其中，行人检测技术在智能交通中扮演着巨大的角色。
本文将从行人检测算法的概念，原理和应用展开讨论，并在此基础上探讨当前行人检测算法研究所面临的问题和未来的发展方向。
一、行人检测算法的概念和原理行人检测算法是指在图像或者视频中，对于行人目标的检测和识别。
在智能交通系统中，行人检测算法常用于交通场景中的行人追踪、识别和行人行为分析等功能。
行人检测算法的原理主要基于图像处理和计算机视觉技术，利用图像处理技术对图像中的行人进行预处理，然后通过计算机视觉技术对处理后的图像进行目标检测和目标识别。
目前，行人检测算法研究主要涉及两种方法：传统的基于特征提取的方法和深度学习方法。
前者主要是基于HOG，SIFT，SURF等特征提取算法。
这些算法主要是基于人工设计的特征来检测目标，相比于传统的基于灰度值的检测方法，能够更好地提取特征并从图像中提取物体边界信息及轮廓信息。
后者主要是采用卷积神经网络(CNN)进行学习和训练，利用卷积层、池化层、全连接层等结构对图像进行卷积和特征提取，并通过分类器对不同目标进行识别。
二、行人检测算法的应用在现实生活中，行人检测算法的应用场景非常广泛。
其中，在智能交通中的应用最为重要。
智能交通系统将行人检测技术与其他交通组件相结合，以提高道路安全和城市交通效率。
在智能交通中，行人检测算法的主要应用领域有：1、行人追踪在交通监控中，通过行人检测技术，可以实现对行人的追踪和定位。
当路面上行人的数量增加时，交通监控系统会调整行人配额，以避免交通拥堵。
2、行人行为分析通过对行人的追踪，可以获取到行人的运动轨迹和行为轨迹，并通过深度学习技术对这些轨迹进行分析，来实现对行人的智能识别和行为分析。
例如，通过对行人的运动状态的分析，可以判断行人是否危险，从而提高城市道路安全性。
3、行人计数在交通监控中，通过行人计数技术，可以统计出行人的数量和密度，以及路面人流量的变化状况，从而帮助系统负责人进行开发计划和决策。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪随着智能化技术的不断发展和普及，越来越多的应用场景需要对行人进行检测和轨迹跟踪。
行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于视频监控、交通管理、智能巡检等领域，具有重要的实际意义和应用价值。
本文将介绍基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪的方法与应用。
行人检测是指在视频图像中准确地识别出行人目标，并进行定位。
行人检测的关键在于准确地判断图像中的目标是否为行人，并将其与背景进行有效区分。
通过深度学习算法，可以让计算机模型学习到行人在图像中的特征和模式，并使用这些特征进行行人检测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。
这些算法能够对图像进行快速且准确的行人检测，实现实时监测和预警。
轨迹跟踪是指通过连续帧图像的时间序列，对行人在不同帧之间的运动进行跟踪与分析。
轨迹跟踪主要分为两个步骤：检测和匹配。
检测步骤利用行人检测算法对每一帧图像进行目标检测，得到每一帧中的行人目标区域。
匹配步骤则利用跟踪算法将相邻帧中的行人目标区域进行匹配，形成行人轨迹。
常用的轨迹跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。
这些算法能够有效地对行人进行轨迹分析，提供行人的运动轨迹和路径信息。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪具有广泛的应用前景。
在视频监控领域，利用行人检测与轨迹跟踪技术可以实现对人员的自动识别与跟踪，提高视频监控的效果和效率。
在交通管理领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以用于行人过马路的安全管理与交通流量分析，提供有关行人行为的统计和决策依据。
在智能巡检领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于巡检机器人和智能无人车等设备，提供智能化的巡检和运输服务。
然而，基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪面临一些挑战。
首先，图像数据的质量和噪声会影响算法的准确性和鲁棒性。
其次，行人的姿态、遮挡、尺度变化等因素也会对检测和跟踪结果产生影响。
此外，复杂的场景和多目标跟踪也是研究的难点之一。
智能交通系统中的行人检测与行为分析
智能交通系统中的行人检测与行为分析智能交通系统在现代城市交通管理中发挥着越来越重要的作用。
为了确保道路交通的安全和效率，我们需要对行人行为进行准确的检测与分析。
本文将介绍智能交通系统中的行人检测技术，并进一步探讨行人行为分析的方法和应用。
一、行人检测技术1. 图像处理方法图像处理是行人检测的关键环节之一。
通过对视频图像进行预处理和特征提取，可以有效地区分行人和其他对象。
常见的图像处理方法包括边缘检测、目标检测和目标跟踪。
边缘检测可以通过提取图像中的边缘信息来定位行人的位置。
目标检测方法则通过机器学习和深度学习算法，对图像进行分类和识别，从而实现行人检测的精准性和实时性。
2. 红外传感器技术红外传感器技术是一种非接触式的行人检测技术。
该技术利用红外传感器发射与接收红外线，通过检测行人的热量来实现行人的检测。
相比于图像处理方法，红外传感器技术在夜间或者光线不足的环境中具有更好的性能。
二、行人行为分析方法行人行为分析是指对行人在交通场景中的行为进行识别和分析。
它可以帮助交通管理者更好地了解行人的行为规律，并提供决策依据。
常见的行人行为分析方法包括轨迹分析、行人流量统计和行人行为识别。
1. 轨迹分析轨迹分析是对行人运动轨迹进行研究和分析。
通过采集行人的位置信息，可以获得行人的运动路径和速度等信息。
轨迹分析可以帮助交通管理者判断行人是否存在违规行为，如横穿马路或越过红灯等。
2. 行人流量统计行人流量统计是指对行人密度和流量进行分析和统计。
通过在路口或人行横道上布置传感器，可以实时获取行人通过的数量和密度。
行人流量统计可以帮助交通管理者了解交通拥堵情况，合理规划交通信号灯并优化交通流。
3. 行人行为识别行人行为识别是指对行人在交通场景中的行为类型进行识别。
通过利用机器学习和深度学习算法，可以将行人的行为分为不同的类别，如行走、奔跑、站立等。
行人行为识别可以帮助交通管理者判断行人是否存在危险行为，如逆行或堵塞交通等。
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机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人实时检测识别研究文献综述1机器视觉发展国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。
在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。
中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。
对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:（1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。
更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。
这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。
（2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。
因此，在众多的机器视觉产品中，预计智能摄像机在未来会占据主要地位。
另外，机器视觉传感器会逐渐发展成为光电传感器中的重要产品。
目前许多国际著名的光电传感器生产企业，如KEYENCE，OMRON，BANNER等都将机器视觉传感器作为光电传感器中新型的传感器来发展与推广。
（3）市场份额迅速扩大一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强；另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。
机器视觉市场将不断增大。
（4）行业方面发展更加迅速机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越来越越受到人们的重视。
更多功能的实现主要是来自于计算能力的增强,更高分辨率的传感器(10Mpixels),更快的扫描率(500次/s)和软件功能的提高。
PC处理器的速度在得到稳步提升的同时,其价格也在下降,这推动了更快的总线的出现,而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像以更快的速度进行传输和处理。
产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件,这意味着机器视觉产品变得更小,这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用.例如在工业配件上LED 已经成为主导光源,它的小尺寸使成像参数的测定变得容易,他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备。
智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势。
智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网。
电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展,这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。
同样,现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能,并为PC机嵌入了处理器和高性能桢采集器.智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA,DSP和微处理器则会更具有智能性。
小型化与集成产品正在一起为实现“芯片上的视觉系统”的最终目标而努力。
尺寸更小、更密集的存储卡及成像器分辨率的提高有助于智能相机的开发和扩展。
智能车辆( intelligent vehicles, IV)是智能交通系统( in2telligent transportation systems, ITS)的重要构成部分,其研究的主要目的在于降低日趋严重的交通事故发生率,提高现有道路交通的效率,在某种程度上缓解能源消耗和环境污染等问题。
2智能车辆发展智能车辆利用各种传感技术获取车体自身和车外环境的状态信息,经过智能算法对其进行分析、融合处理,将最终的决策结果传递给驾驶者,在危险发生之前,提醒驾驶员做出必要的回避动作,避免事故发生;在紧急状况下,驾驶者无法做出反应时,智能车辆则自主完成规避危险任务,帮助驾驶人员避免危险发生。
美国开始组织实施智能车辆先导(intelligent vehicle ini2tiative,IVI）计划, 欧洲提出公路安全行动计划( roadsafety action p rogram, RSAP),日本提出超级智能车辆系统。
我国科技部则于2002年正式启动了“十五”科技攻关计划重大项目,智能交通系统关键技术开发和示范工程,其中一个重要的内容就是进行车辆安全和辅助驾驶的研究。
预计在2020年之前进入智能交通发展的成熟期,人、车、路之间可以形成稳定、和谐的智能型整体。
3行人检测技术国内外研究现状3.1国内研究现状我国在汽车安全辅助驾驶领域的技术研究要比国外发达国家要晚,目前在视频监控、交叉路口等领域中对运动行人的检测与运动分析进行了相关研究工作,主要是研究基于摄像机固定的条件下的运动目标检测与跟踪，同时,也在积极探讨基于运动摄像机情况下的行人检测方法研究。
中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。
中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。
步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。
实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。
但是该方法只能检测出运动的行人。
西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于行人的窗口提取出来。
尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。
上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。
首先采用全身检测器在整个图像中产生候选行人区域,然后用基于贝叶斯决策的组合算法进一步确定候选区域中的行人。
实验结果表明该算法有很好的检测性能能在杂乱的自然场景中有效的检测行人。
但该方法的识别率是78.3%,识别率不高，且该模型比较难构建,模型求解也比较复杂。
清华大学的黄深设计的实时夜间行人检测系统,系统首先,根据实际粗分割的候选区域特点进行分析,提出基于两种不同特征提取方法的双层结构形状识别分类器,将闺值化提取形状特征的方法和边缘特征有效地融合在一起。
在这个设计思路和框架基础上,进一步提出了新的自适应边缘提取算法和阂值化方法,使得形状特征的提取效果得到改进。
最后,利用Hausdoroff距离的度量原理加以改进,结合模板匹配的检测识别算法,分别构造实现了形状识别分类器的两层子分类器。
多次实验测试结果显示,与原有形状识别分类器算法的性能相比,改进后的分类器对于分割算法的不可靠性具有更强适应性。
同时,也使得整个系统的误识别率大幅度降低,达到设计目标。
3.2国外研究现状目前,在国外许多文献中提出了基于机器视觉的行人检测方法,意大利帕尔玛大学的AlbertoBroggi教授在ARGO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。
算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在图像中找到感兴趣区域,然后提取垂直边缘,选择具有高垂直对称性的区域。
通过计算边缘的熵值去掉图像中始终一致的区域。
在剩下的具有对称性的候选区域中,寻找目标侧向和底部边界画出矩形方框,通过包含行人头部模型匹配定位行人头部。
在市区试验表明,当视野中有完整的行人存在时能得到较好的效果,在10一40m的范围内都可以正确地进行识别,并且可以较好地适应复杂的外界环境。
由欧盟资助的 SAVE-U（Sensors and system ArchitecturE for Vulnerable road Users protection）项目于2002年开始实施，2005 年完成。
该项目由Volkswagen,DaimlerChrysler,Siemens VDO 等机构参与研发。
SAVE-U 项目的目的在于开发一套完整的行人（包括骑自行车者）保护系统，该系统通过检测道路上的行人和骑自行车者，并向车辆驾驶员提供主动安全预警甚至是紧急安全制动等控制。
SAVE-U系统融合了多种信息传感器，包括 CCD 摄像机、红外摄像机以及雷达等，通过多种信息的融合能够较好的实现道路行人的检测和及时预警。
可以对车辆前方 5m 到 25m，侧向 1.4m 到 4m 范围内出现的行人和骑自行车者进行一定的保护。
美国 Maryland 大学研制的 W4实时监控系统，该系统能检测运动的人体并对其进行跟踪。
其具体的算法流程为：系统首先从静止的视频图像中利用减背景法分割出行人轮廓，然后利用统计得到的行人形状模型建立行人线性点模型。
该系统适用于民宅、银行、地铁站、停车场等场合。
美国明尼苏达大学的 O.Masuoud 和 N.P. Papanikolopoulos 等人，利用静止的单目 CCD 摄像机对灰度图像视频序列进行行人识别与跟踪，并且建立了行人的轮廓模型，该方法的成果主要用于道路交叉口行人的识别与跟踪控制。
2007 年，德国 DaimlerChrysler研究机构开发了一套面向行人交通安全的车辆安全辅助驾驶系统，该系统通过计算实际道路的限制条件确定了图像感兴趣区域，在立体视觉条件下，运用行人形状特性、神经网络等一系列方法实现了对道路感兴趣区域内行人的检测。