夜晚微光图像中人车目标检测算法
基于深度学习的夜间行人检测技术研究
基于深度学习的夜间行人检测技术研究夜晚城市的街道上，行人逐渐变得稀少，警车在路边呈现出惨淡的灯光，这时一个人突然冲出来，在黑暗中独自行走。
这种较为“惊险”的情景，在日常的生活中或许无法遇到，但在夜间的城市里，很容易会出现一些安全隐患，这也间接引发了一些安全问题。
如何创造一个更加安全的城市环境，增加行人的夜间安全，成为了当前许多城市亟需解决的问题。
目前，基于深度学习的夜间行人检测技术，成为了研究学者们热衷探究的一个领域。
何为深度学习？首先要明确的一点是，什么是深度学习？深度学习（deep learning），是机器学习的一个分支，它尝试通过模拟人脑神经元之间的联结来模拟人的思维方式，以图像、语音、模式识别等方向为研究重点。
深度学习可以看成是一种特殊的机器学习模型，目前很多行业应用它来解决各种问题。
什么是夜间行人检测技术？夜间行人检测技术，是利用计算机视觉技术，即对图像进行处理与分析，对夜间的行人进行检测与识别的一项技术。
夜间行人检测技术主要依靠计算机视觉算法，对夜间行人进行图像处理、模式识别和分类学习等技术手段，从而实现对夜间行人的检测。
为什么要研究夜间行人检测技术？夜间行人检测技术的研究，主要是为了提高城市公共安全，特别是夜间公共安全。
目前，人们的出行方式越来越多样化，不少人在规定时间以外仍会出行，如工作加班、应酬聚会等，夜间公共秩序的根本问题是夜间治安。
城市夜景虽然美丽，但却带来更多的安全问题。
夜间行人检测技术的研究能够在一定程度上解决这些问题。
此外，夜间行人检测技术，还可以应用于交通路况的监测，对城市的规划与建设也有很大的帮助。
目前夜间行人检测技术的研究，主要基于深度学习算法。
深度学习算法在夜间行人检测技术中的应用深度学习算法应用于夜间行人检测技术，可以从以下四个方面总结：1. 特征提取在实际应用中，夜间的图像质量相对较低，变化较大，检测行人难度较大。
因此，在行人检测之前首先需要对图像进行预处理，提取出更能表示行人特征的图像特征。
夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰消除方法
夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰消除方法张志皓;胡文龙【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)014【摘要】To solve the problem of vehicle light interference on nighttime object detection, a method of eliminating the light interference based on Support Vector Machine(SVM)is proposed in this paper. Foreground region is extracted from the input video by means of background subltraction.Features of gray distribution and texture are extracted from the blocks, which foreground region is divided into. An optimal subset of features is selected as input vector of SVM for training and recognition. Block recognized as light is eliminated. Experimental results demonstrate that SVM based method is more accurate and faster than other classifiers when used to eliminate the light interference.%针对夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的灯光干扰消除方法.用背景差方法对输入视频进行初始分割得到前景区域,把前景区域划分为子块,提取子块的灰度分布特征和纹理特征;选择一个最佳特征子集作为输入向量,对SVM分类器进行训练识别;将识别为灯光的子块去除.实验结果表明,与其他分类器相比,基于SVM的方法在准确率和实时性方面性能较优.【总页数】3页(P197-199)【作者】张志皓;胡文龙【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京,100190【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.夜间交通监控中的反光干扰消除和车辆检测方法研究 [J], 浦世亮;李姣;徐向华;杨建旭;;;;2.一种交互式视频卫星遥感图像车辆目标检测与跟踪方法 [J], 王珍3.一种智能视频监控系统中运动目标检测方法研究 [J], 张增光4.基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法研究 [J], 严永; 宋耀鑫; 李平凡; 高岩5.面向无人机视频分析的车辆目标检测方法 [J], 陶英杰;张维纬;马昕;周密因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
夜里开车看不清？汽车已经能自动帮你标出行人
夜里开车看不清？汽车已经能自动帮你标出行人前方高能！这次不是识别路牌。
福特汽车最近宣布了新的前灯技术。
夜间行驶时，它能帮你标出车前方 120 米内的行人或者大型犬。
最多能框住 8 个目标。
大概是怕司机看不清楚，还会有一竖单独的灯光打在行人身上。
帮司机摸黑找人的其实不是前灯，而是装在车前栅上的红外摄像头。
搜寻一定距离内的大型目标都靠它。
红外温度传感可以识别人体和动物，但决定用黄色框还是红色框选定的是内置的风险判断算法。
这些都显示在车载屏幕上。
如果你不想来回观察，被分散注意力，更具穿透性的雾灯也会帮你锁定目标。
此前，也是为了夜间行驶安全，福特研发过可适应的雾灯。
它根据路况和你的驾驶习惯，调整雾灯的光线方向。
比如你在过弯道时，它会依照你转弯方向，顺势扫亮前方路况，避免盲区。
那前灯亮着，还开着雾灯，司机自己不会晃眼睛吗？一般情况下，雾灯还是更具穿透力的。
需要担心的是，一旦前方有快撞上的人或者动物，前灯开启自动双闪后，反方向车道的重型卡车司机被闪到怎么办？所以，前灯最好也能控制光束。
图片来自 Ford早在去年，来自奥迪的矩阵前灯技术，通过激光灯和镜片就已经能实现定向光束了。
福特的前灯技术似乎还需要改进。
不久的将来，识别路牌，看前方是否有不看路的行人等等这些功能，都将整合到福特新车中去。
不过，和美国各州立法对无人驾驶不同程度的限制一样，这些汽车智能技术要想上路，也将面对着同样的问题。
题图来自 Eurocarnews喜欢这篇文章？去 App 商店搜 好奇心日报 ，每天看点不一样的。
好奇心日报 ， 每个时代都有最好的媒体。
目标检测算法介绍
目标检测算法介绍
目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要分支，它的主要任务是在图像或视频中检测出特定的目标，如人、车、动物等。
目标检测算法的应用非常广泛，包括智能安防、自动驾驶、机器人等领域。
目标检测算法主要分为两类：基于传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
传统的机器学习方法主要包括Haar特征检测、HOG特征检测、SVM分类器等，这些方法在计算速度和准确率上存在一定的瓶颈。
而基于深度学习的方法，如YOLO、Faster R-CNN、SSD 等，能够更好地解决目标检测中的问题，具有更高的准确率和更快的检测速度。
目标检测算法的核心思想是将图像中的目标与背景区分开来，通过对目标的特征进行学习和提取，最终实现目标的检测。
在具体实现中，目标检测算法需要先对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤，然后根据不同的算法模型进行目标检测和分类。
目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的应用前景非常广阔。
未来随着技术的不断进步和算法的不断优化，相信目标检测算法将会在更多的领域得到应用和推广。
图像处理技术在夜间目标检测与识别中的应用研究
图像处理技术在夜间目标检测与识别中的应用研究夜间目标检测与识别是图像处理技术中的重要应用领域之一。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，夜间目标检测与识别面临的挑战逐渐减小，同时也带来了更多的机会和可能性。
本文将重点探讨图像处理技术在夜间目标检测与识别中的应用研究。
首先，夜间目标检测与识别的目标是在光线较暗或完全没有光线的情况下，准确地检测和识别出图像中的目标。
由于光照不足，夜间图像的亮度低，对比度较小，使得目标的细节信息难以获取。
因此，图像增强技术是夜间目标检测与识别的重要手段之一。
图像增强技术通过对夜间图像进行处理，提升图像的对比度和清晰度，从而更好地展示目标的特征和细节。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、伽马校正和滤波等。
直方图均衡化可以增加图像的动态范围，将图像的灰度分布均匀化，提高目标的可见性。
伽马校正可以调整图像的亮度和对比度，使得图像中的目标更加突出。
滤波可以抑制图像中的噪声，增强图像的细节信息。
通过这些图像增强技术，可以更好地展示夜间图像中的目标，为后续的目标检测和识别提供更有利的条件。
其次，夜间目标检测与识别需要在光照不足或完全没有光照的情况下准确地检测和识别目标。
在夜间环境中，常用的目标检测和识别方法往往无法取得良好的效果。
因此，研究人员提出了一系列适用于夜间目标的检测和识别算法。
目标检测算法在夜间目标检测中起着重要的作用。
传统的目标检测算法主要基于图像中的颜色、纹理和形状等特征进行目标检测。
然而，在夜间环境中，由于光照的限制，这些特征往往会受到干扰，导致目标检测的准确性下降。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些特定于夜间场景的目标检测算法，如基于热像仪的目标检测和基于红外光谱的目标检测。
这些算法利用夜间特定的光学传感器来获取图像，并通过分析目标的热辐射特征或红外光谱特征来进行目标检测。
目标识别算法是夜间目标检测与识别中的另一个重要研究方向。
传统的目标识别算法通常基于图像中的特定特征或模式进行目标的匹配或分类。
优化卷积网络及低分辨率热成像的夜间人车检测与识别
优化卷积网络及低分辨率热成像的夜间人车检测与识别于龙姣，于 博，李春庚，安居白（大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连 116026）摘要：夜间环境下人车的检测与识别在自动驾驶，安防等领域具有重要意义。
本文提出使用性价比较高的低分辨率红外热成像摄像机拍摄的图像来进行夜间的人车检测与识别，并根据图像独特的性质对Faster RCNN网络进行了优化。
增加多通道卷积层来适应热成像图像的灰度特性。
使用全局平均池化层来适应较少的图像及类别数量，增加批标准化层来防止加深加宽网络后可能出现的梯度消失或爆炸。
使用在城市夜间环境中采集的2000张低分辨率热成像图像对网络进行训练与测试，平均准确识别率达到71.3%。
相比于传统的检测手段，本组合方法在真实的场景中取得了较好的识别效果，同时提升了准确识别率，有效解决了夜间环境下人车检测与识别的问题，鲁棒性及应用价值较强。
关键词：自动驾驶；夜间环境；人车检测与识别；红外热成像；Faster RCNN中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2020)07-0651-09Detection and Recognition of Persons and Vehicles in Low-Resolution Nighttime Thermal Images Based on Optimized Convolutional Neural NetworkYU Longjiao，YU Bo，LI Chungeng，AN Jubai(School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)Abstract：The detection and recognition of persons and vehicles in the nighttime environment is highly important in the fields of self-driving cars and security. This paper proposes to use images taken by a cost-effective low-resolution infrared thermal imaging camera. We optimize the faster region-based convolutional neural network according to the unique nature of the images. A multi-channel convolution layer is added to accommodate the grayscale characteristics of thermographic images. We use a global average pooling layer so that fewer images and categories are needed, and we add batch normalization layers to prevent the appearance of exploding or vanishing gradients after the network is widened. The network is trained and tested using 2000 low-resolution thermal images collected in an urban nighttime environment. The average accurate recognition rate is 71.3%, indicating that the method effectively solves the problem of detection and recognition of persons and vehicles in the nighttime environment. The stickiness value and application potential are high.Key words：self-driving car, night time environment, detection and recognition of persons & vehicles, infrared thermal imaging, Faster RCNN0 引言夜间环境下的人车检测与识别一直是计算机视觉领域中一项非常重要的研究工作。
计算机视觉技术在夜间图像监控中的实时分析方法研究
计算机视觉技术在夜间图像监控中的实时分析方法研究近年来，随着计算机视觉技术的不断发展和进步，人们对其在夜间图像监控中的实时分析方法有了越来越高的需求和关注。
夜间图像监控是指利用摄像机等设备在夜晚对特定区域进行监控和观察，以确保安全和防范犯罪等不法行为。
然而，在夜间环境中，由于光线条件较差，会给图像的捕捉和分析带来一定的挑战。
因此，如何利用计算机视觉技术来提高夜间图像监控的实时分析能力成为了当前的研究热点之一。
一、夜间图像处理技术在夜间图像监控中，处理夜间图像的技术至关重要。
目前，常用的夜间图像处理技术主要包括图像增强、目标检测和追踪、人脸识别等方面。
其中，图像增强是指通过调整图像的对比度、亮度和色彩等属性来改善图像的质量，使得图像更加清晰和易于分析。
目标检测和追踪则是指利用计算机视觉算法来检测和跟踪夜间图像中的目标物体，如人、车辆等。
而人脸识别技术则可以通过对夜间图像中的人脸进行识别和比对，来实现身份认证和安全监控等功能。
二、计算机视觉技术在夜间图像监控中的应用计算机视觉技术在夜间图像监控中的应用主要包括实时目标检测、行为识别和异常检测等方面。
通过对夜间图像进行实时分析，可以及时发现并跟踪目标物体的移动轨迹和行为动态，实现对特定区域的全面监控和安全防范。
同时，利用计算机视觉技术还可以识别和分析夜间图像中的异常行为，如盗窃、纵火等违法犯罪行为，为治安管理和犯罪侦查提供有力支持。
三、夜间图像监控中的实时分析方法在夜间图像监控中，实时分析是保障监控效果和安全性的关键。
为了实现夜间图像的实时分析，研究人员提出了许多有效的方法和技术。
其中，基于深度学习的目标检测和识别技术具有较高的准确性和稳定性，可以实现对夜间图像中目标物体的快速定位和识别。
此外，基于行为分析的异常检测方法也可以通过对夜间图像中的行为特征进行建模和分析，实现对异常行为的有效检测和预警。
四、计算机视觉技术的发展趋势随着计算机视觉技术的不断创新和发展，夜间图像监控的实时分析能力将不断得到提升。
目标检测算法总结
目标检测算法总结目标检测算法啊，那可真是计算机视觉领域里超级重要的一部分呢！它就像是我们在数字世界里的一双神奇眼睛，能够快速准确地识别出图像或视频中的各种物体。
你想想看，我们人类的眼睛可以轻松地分辨出周围的各种东西，目标检测算法也在努力做到这一点呀，而且做得还相当不错呢！它可以帮助我们在自动驾驶中及时发现行人、车辆等，保障我们的安全；还能在智能监控中识别出异常行为，守护我们的生活。
目前常见的目标检测算法有很多种呢。
比如说基于深度学习的算法，那简直就是厉害得不行！它就像一个超级学霸，不断地学习和进步。
通过大量的数据训练，它能够越来越精准地识别物体，而且速度还特别快。
还有基于传统图像处理的算法，虽然可能没有深度学习那么耀眼，但也有着自己独特的优势呀，就像一个默默努力的实干家。
再说说那些先进的技术吧，像什么卷积神经网络啊，它就像是算法的大脑，超级聪明，能够提取出图像中的关键特征。
还有锚框机制，就像是给算法提供了一些参考点，让它能更准确地找到目标。
这些技术相互配合，共同打造出了强大的目标检测算法。
难道你不觉得这很神奇吗？我们可以利用这些算法让计算机变得更加智能，让它们能够理解我们的世界。
这就好像我们赋予了计算机一双慧眼，让它们能看到我们所看到的，甚至能看到我们看不到的呢！这多酷啊！而且，随着技术的不断发展，目标检测算法也在不断进化呢。
它会变得越来越强大，越来越精准，越来越智能。
未来，它可能会在更多的领域发挥重要作用，比如医疗、教育、娱乐等等。
我们可以期待一下，它会给我们带来什么样的惊喜呢！总之，目标检测算法就是一个充满魅力和潜力的领域，它就像一座等待我们去探索的宝藏。
让我们一起期待它的未来吧！。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关键 词： 微光 图像 边 缘提取 人 车检 测 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １
文献标识 码： Ａ
文章编 号： １ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ８ ． ０ １ ２ ｌ ０ ２
１引育
了对 比度 ， 对于增强 微光 图像 中 目标物体 的阴影细节 效果很好 。 由
夜 间微光 图像 具有 自然光对 比度低 、 周 围光 线亮度变化大 、 输 而开运算先腐蚀后膨胀的过程正好消除了亮斑 入成 像系统的光信号非常 弱、 信噪 比低等特点 。 针对夜 间微光 图像 图像识别变得困难， 并且使识别对象未受损。 用这种改进的开运算消噪法不仅实现 了微 的这 些特点 ， 后面将从方法上 以及相 应的实验 进行分析 。 光 图像的消噪 ， 而且保 留了 图像 的边缘细节 ， 同时也扩大 了某些特
术
夜晚微光图像中人车 目标检测算法
李 翔
（ 北京农业职业学院 北京 １ ０ ２ ２ ０ ８ ）
摘要 ： 本文针 对夜 间微 光 图像 带噪信 号进 行 了人 车检 测 ， 提 出 了改进 的 算法 。 首先采 用将 Ｔ ｏ ｐ － ｈ ａ ｔ 变换 图像 与原 始 图像 相加 再减 去Ｂ ｏ ｓ ｏ ｍ— ｈ ａ ｔ 变换图像的方式增强夜间微光图像的对比度。 其次用开运算算法实现微光 图 像 的消噪， 在保 留了图像的边缘细节的同时， 也扩大了某些特殊微光图 像 中的人车 目 标特征。 最后采用适合微光图像的Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子进行边缘提取， 对边缘提取后的图像进行分割， 利用轮廓特征进行模板 匹配获取人车目
２夜晚微光图像 的噪声特点
领域 中各点值的 中值 代替 。 中值滤波在衰减噪声的同时不会使 图像
因此对于 目标边界非常模糊的夜 间微光 图像来说非常 如 图１ 所示的微光图像 由Ｃ Ｃ Ｄ 采集获得 ， Ｃ Ｃ Ｄ 采集微光 图像可 的边界模糊 ， 以 参考文南 Ｉ 【 。 我们的微光成像设备主要 由微光光学 系统 、 图像增强 实用 。
（ ２ ） ／ Ｊ 、 波变换消噪： 小波分析应用于微波图像在［ ２ １ ３ １ ４ ］ ￣详细的 器和 微光ｃ Ｃ Ｄ 等部分组成 。 系统输 出的 噪声主要有光 电阴极 噪声、 讨论 。 采用小波 阈值去 噪， 其基本思想就是对小波分解后的各层系 增强管噪声 、 荧光屏 噪声和Ｃ Ｃ Ｄ噪声 ， 它们输出端的 电压表达式如 数模大于和小于某阈值 的系数分别进行处理 ， 然后利用处理后 的小 式（ １ ） 所示 ： 波系数重构 出消 噪后 的图像 。 Ｎ ｏ （ ｆ ） ＝ ￣ ／ 一 Ｎ ２ — ｘ ＋ Ｎ ２ Ｍ — ＋ Ｎ ２ 。 ｓ （ １ ） （ ３ ） 开运 算消噪 ： 微光 图像 成像系统输出的噪声在荧光屏上主要 上式 中 ： Ｎ 为光 电阴极噪声 ， Ｎ 为像增 强管噪声 ， Ｎ 为荧光屏 表现为细小随机 出现 的雪花状颗粒 ， 即椒 盐噪声 。 根据夜 间微光 图 颗粒 噪声 ， Ｎ 为Ｃ ＣＤ的光子噪声 Ｉ Ｎ 为 ＣＣ Ｄ的俘获态 噪声 ｌ Ｎ 为 像的噪声特点 ， 另外 由于开运 算不仅对椒盐噪声 的去处方面有较好 Ｃ Ｃ Ｄ 的暗 电流噪声 。 由 于 大气本身作为辐射的传媒 ， 对辐射有 吸收 同时对易于粘连 目标 的分离有很大的优 ” 。 我们采用了改进 和散 射作用 ， 造成辐射 能的衰减 ， Ｃ Ｃ Ｄ 在晚上所获得 的图像 的分辨 效果 ， 若Ａ 为输入图像 ， Ｂ 为结构元素 ， 利用Ｂ 对Ａ 做开运算 率和对 比度 随着环境光照度变 低而 明显下降 。 另外在同一环境光照 的开运算算法 。 实际是Ａ 先被Ｂ 腐蚀 ， 然后再被Ｂ 膨胀 的结果 。 开运 算通 常用 来消除 度下 ， 作用距离越 长， 大气对 图像 的衰减作用越大 ， 图 像 的对 比度分 小对象物 在纤 细点分离物体 、 平滑较大物体边界的同时并不明显 辨率 也就越低 。 ． 改变其面积 。 由于微光 图像 的周 围光 强很低 ， 所 以当有 亮斑 时使得
ｏ ｐ ． ｈ ａ ｔ ￣像变换包含 了匹配结构元素的对象 ， 而实际上夜 间微 本文提 出了一种改进 的新算法针对夜 间Ｃ Ｃ Ｄ 摄像采集到的微 于Ｔ 光图像 中目标对象间通常 比较紧密 ， 因此需要增大 目标对 象间隙 ， 光 图像带 噪信号进行 了人车检 测和定位 。 由于 夜间 自然 光对 比度
比度 。
对于 微光 图像处理方 面有不少 的研 卜 ６ １ 本文 主要针对夜 间 ４夜晚微光图像消嗓方法 微光 图像里的人车 目标进 行检 测 ， 将微光图像的噪声特点 、 预处理 信噪 比低是夜晚微光图像最主要的特点之一， 我们对 中值滤波 方法 、 消噪方法 、 边缘提取算法 、 以及 图像 中人车 目标检测算法 进行 消噪 、 小波分析 消噪、 开运算消噪进行对 比， 对 比情况如下 ： ・ 了详 细阐述 ， 并做 了相应的实验 。 实验结果表 明， 我们 的方法对人车 （ １ ） 中值滤 波消噪：中值滤波是一种去除噪声的非 线性 处理 方 目标检测取得 了较好 的效果 。 法， 其基本原理是把数字 图像或数字序列 中一点的值用该点的一个
我们采用将Ｔ ｏ ｐ — ｈ ａ ｔ 变换 图像与原始 图 低， 周围光 线亮度变化大 ， 输入 Ｃ Ｃ Ｄ 成像 系统 的光信号非常弱 ， 信噪 从而更好的分辨 目标物体 。 ｏ ｔ ｔ ｏ ｍ－ ｈ ａ ｔ ￣换 图像 的方式增强夜间微光图像的对 比低 ， 所 以得到 的微光 图片需要 经过消噪和增强等预处理 ， 提高人 像相加再减去Ｂ 车轮廓在微光 图像 的检测度 。
３夜 晚微光圈像预处理
由于微光 图像 中的光信号非常弱 ， 所 以微光成像 系统获得的图