基于车载视觉的行人检测与跟踪方法
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究一、概括在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有挑战性的课题。
随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更为丰富的车辆运行环境细节。
自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。
本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时性。
这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大影响。
为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进行无死角覆盖。
本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组件之间的互补性和协作性。
我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感知。
该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事故、施工区等。
在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生态系统。
1. 背景介绍随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。
在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环节。
传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难以应对复杂的交通场景。
如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感知能力，成为了研究的重要方向。
车路协同（VehicleRoad Coordination）是一种新兴的行车环境感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感知性能。
本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以期为自动驾驶技术的发展贡献力量。
在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于自动驾驶系统的安全性具有重要意义。
基于车载视觉的行人检测与跟踪方法
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ｋ２ 当样本为行人时 ， ／；
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关键词 ：交通工程 ； 汽车 主动安全 ； 行人 检测 ； 行人跟踪 ‘
中 图分 类 号 ：Ｕ ９ ． ４ １２ 文献标志码 ： Ａ
Ｐ ｄ ｓｒａ ｔｃ ｉｎ ａ ｄ Ｔｒ ｃ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ Ａｕ ｏ ｔ ｅ Ｖｉｉｎ ｅ ｅ ｔ ｉｎ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｎ ａ ｋ ｎ ｓ ｄ ｏ ｔ ｍｏ ｉ ｓ ｖ ｏ
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图 １ Ｎ阶级联分类 器结 构示 意
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收稿 日期 ： ０ １ｏ －４ ２ １ －１２ 基金项 目：中央高校基本科研业务费专项资金 资助项 目（０ ８ ０ ３９ ３ ８ ２ ０ ３ １ ８３ ０ ） 作者简介 ： 郭烈 （９ ８ ， ， １７ 一） 男 副教授 ， 博士 ， 研究方 向为智能车辆 、 汽车安全辅助驾驶 ，－ ａ ：ｕｌ ＠１３ ｃｒ Ｅ ｍ ｉ ｇ ｏｅ ６ ． ｎ ｌ ｉ ｏ
车载红外图像的行人检测与跟踪技术
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｓｉｓｏ ｅ ｉｌ ｎ ｒｒ ｄ ｉ ｇ ｓｗｅ ｄ ｔｃ ｅ ｅ ｔｉｎ ｙ ｔ ｅｖ ｈ ｃｅ ｉ ｆ ｒ ｄ ｉ ｇ ｓ ｓｒ ｃ ： ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ａａ ｔｒ ｔ ｆｖ ｈｃ ｅ ｉｆａ ｅ ｍａ ｅ ｅｅ ｔ ｄ ｓｒ ｓ ｂ ｈ ｅ ｉｌ ｎｒ ｅ ｉ ｃ ｐ ａ ａ ｍａ ｅ
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求出连续两帧图像 Ｋ 与 ＋中运动 目 的质 。 标
心 坐标 （ ，ｘ － ｐ ｌＹ ＋） ， Ｋ 与 Ｋ＋质 心 Ｙ １ ￣（ ＋， 后 则 ） ｃ
如何利用计算机视觉技术进行行人与车辆检测与识别
如何利用计算机视觉技术进行行人与车辆检测与识别计算机视觉技术在近年来得到了广泛应用，其中之一就是行人与车辆检测与识别。
这项技术可以应用于许多领域，如交通管理、智能监控和自动驾驶等。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行行人与车辆检测与识别，并探讨其应用和未来发展。
行人与车辆检测与识别是计算机视觉的一个重要研究方向。
它的目标是通过对图像或视频进行处理和分析，准确地检测和识别出行人和车辆。
这项技术可以应用于很多场景，如智能交通监控、机器人导航以及自动驾驶等。
首先，行人与车辆检测与识别的关键是图像处理和特征提取。
对于行人检测，常用的方法有基于部件的检测和基于全身的检测。
基于部件的检测方法将行人视为由身体和头部等部位组成的部件，通过对这些部位进行定位和识别来达到目标检测的目的。
而基于全身的检测则直接对整个行人进行检测和识别。
相比之下，车辆检测相对较为简单，常用的方法主要依赖于车辆的外观特征。
其次，对于行人与车辆的识别，关键是构建有效的分类器。
深度学习是当前行人与车辆识别中最常用的方法之一。
通过训练神经网络模型，可以实现对行人和车辆的准确识别。
此外，还可以借助传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest），来提高分类的准确性。
除了基本的行人和车辆检测与识别，计算机视觉技术还可以应用于更复杂的场景，如行人重识别和行人姿态估计。
行人重识别是指在多个摄像头或视频序列中，通过比对行人的特征，实现行人在不同场景中的准确识别。
行人姿态估计则是通过分析行人的姿态信息，提取出行人的动作特征，用于行人行为分析和动作识别。
在实际应用中，计算机视觉技术在交通管理和智能监控领域有着广泛的应用。
在交通管理方面，可以通过车辆检测和识别来实现交通流量监测、交通违规检测和智能交通信号控制等。
在智能监控方面，可以借助行人检测和识别来实现安防监控、行人行为分析和人员定位等功能。
此外，随着自动驾驶技术的发展，行人与车辆检测与识别也成为自动驾驶中不可或缺的一部分。
行人检测和行人跟踪
行人检测和行人跟踪行人检测方法1概述基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一. 其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人。
基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别[1] 行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这就要求采用的图像处理算法不能太复杂.根据分割所用的信息，可将ROIs 分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像特征和基于摄像机参数四种方法。
基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs。
基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离来得到ROIs . 可以用来测距的传感器主要包括雷达和立体视觉。
基于图像特征的方法指通过检测与行人相关的图像特征从而得到ROIs 。
对于可见光图像来说，常用的特征包括竖直边缘、局部区域的熵和纹理等. 对于红外图像来说，主要根据人体尤其是人脸的温度比周围环境温度较高这一特征，通过检测一些“热点”(Hot spot) 来得到ROIs。
摄像机的安装位置和摄像机参数也是一个很重要的考虑因素. 它对行人在图像上出现的位置和每个位置上目标的大小给出了很多限制, 合理利用这些限制可以大大地缩小搜索空间。
根据利用的信息的不同，目标识别可以分为基于运动的识别和基于形状的识别两种方法。
基于运动的识别方法指通过分析人运动时的步态(Gait) 特征来识别行人. 人体的步态具有特定的周期性，通过分析图像序列的周期性, 然后与行人步态的周期性的模式相比较, 就可以识别出行人。
基于形状的识别方法指通过分析目标的灰度、边缘和纹理信息来对目标进行识别。
智能交通系统中的车辆目标检测与追踪算法
智能交通系统中的车辆目标检测与追踪算法智能交通系统是利用先进的信息技术和通信技术对交通进行全方位的监控、调度和管理的系统。
而车辆目标检测与追踪算法则是智能交通系统中至关重要的一环，它负责自动识别交通场景中的车辆目标，并对其进行准确追踪。
车辆目标检测是指通过智能感知技术，从视频或图像中提取出所有车辆目标的过程。
在智能交通系统中，车辆目标检测算法可以分为传统的基于特征的方法和近年来兴起的基于深度学习的方法。
传统的基于特征的车辆目标检测方法通常使用Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征和SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征等来表示图像中的车辆目标。
然后利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、AdaBoost等进行目标分类和检测。
这类方法在车辆目标检测方面取得了一定的成果，但其性能受到特征提取的限制，对光照、视角等因素较为敏感。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的车辆目标检测算法取得了突破性的进展。
这类方法通常使用卷积神经网络（CNN）作为主要的特征提取器，并结合目标检测算法来实现车辆目标的检测和定位。
著名的深度学习目标检测算法包括FasterR-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
这些算法具有更高的准确率和鲁棒性，能够在不同场景和复杂背景下实现精确的车辆目标检测。
在车辆目标检测的基础上，车辆目标追踪算法负责对目标进行连续追踪和更新。
在智能交通系统中，车辆目标追踪算法需要解决车辆在跟踪过程中的尺度变化、外观变化、遮挡和漂移等问题。
传统的车辆目标追踪方法主要基于相关滤波器、粒子滤波器和卡尔曼滤波器等技术。
这些方法利用车辆目标的运动模型或外观模型进行预测和更新，以实现连续追踪。
但是，由于车辆目标在跟踪过程中的外观变化和遮挡问题，这些方法容易出现跟踪失败的情况。
如何使用计算机视觉技术实现实时车辆检测和行人检测
如何使用计算机视觉技术实现实时车辆检测和行人检测计算机视觉技术是人工智能领域中的一项重要技术，能够使计算机能够通过图像和视频来感知和理解世界。
其中，实时车辆检测和行人检测是计算机视觉技术的一个重要应用之一。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现实时车辆检测和行人检测，并讨论一些常见的实现方法。
首先，实现实时车辆检测和行人检测需要使用图像处理和机器学习算法。
其中，图像处理主要包括图像预处理、特征提取和目标检测三个步骤。
在图像预处理中，需要对原始图像进行一系列的操作，例如图像增强、降噪、灰度化等，以减少后续处理的复杂度。
接下来，特征提取通过从图像中提取有用的特征信息来描述图像中的对象。
最后，目标检测通过使用机器学习算法来检测和定位图像中的目标对象。
在车辆检测中，常用的特征提取方法包括色彩直方图、梯度直方图和Haar-like特征等。
色彩直方图用于描述图像中的颜色分布情况，梯度直方图则用于描述图像中的边缘信息。
另外，Haar-like特征是一种基于像素差异的特征提取方法，通过对图像中不同位置和尺寸的窗口进行特征计算来描述图像中的目标对象。
在车辆检测中，一般会使用级联分类器（cascade classifier）来进行目标检测。
级联分类器由多个强分类器组成，每个强分类器使用AdaBoost算法或其他机器学习算法训练得到。
另一方面，行人检测与车辆检测类似，但需要考虑到行人的不同姿态和尺度。
在行人检测中，常用的特征提取方法包括方向梯度直方图（HOG）和深度学习方法。
方向梯度直方图是一种基于梯度信息的特征提取方法，能够较好地描述行人的形状和纹理信息。
另外，深度学习方法使用深度神经网络来学习图像中的特征表示，并通过目标检测网络来进行行人检测。
深度学习方法在行人检测中取得了很好的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
在实时车辆检测和行人检测中，还需要考虑到处理速度的要求。
为了实现实时检测，可以采用一些优化方法来提高处理速度。
智能交通系统中的行人检测与跟踪研究
智能交通系统中的行人检测与跟踪研究随着城市交通流量的不断增加和人口的不断增长，行人安全成为现代城市交通管理的重点之一。
为了提高交通系统的安全性和效率，研究人员和工程师们致力于开发和应用智能交通系统，其中的一个关键技术就是行人检测与跟踪。
行人检测是指利用计算机视觉和图像处理技术，通过检测和识别相机捕捉到的图像中的行人。
行人跟踪则是指根据行人检测的结果，在连续的图像帧中追踪特定行人的运动轨迹。
在智能交通系统中，行人检测与跟踪的研究主要有以下几个方面的挑战：一、复杂环境下的行人检测与跟踪。
行人检测和跟踪需要应对各种复杂的环境条件，如天气变化、光照条件不均、遮挡等。
这些因素对于准确地检测和跟踪行人造成了一定的困难。
因此，研究人员需要提出有效的算法和模型来应对这些复杂性，提高行人检测和跟踪的准确率和鲁棒性。
二、实时性要求与计算资源限制。
在智能交通系统中，行人检测和跟踪的实时性非常重要，因为及时发现行人的存在和追踪行人的运动对于交通安全和交通流量管理至关重要。
同时，智能交通系统的计算资源有限，所以行人检测和跟踪算法需要在计算资源有限的情况下保持高效运行。
三、多目标行人检测与跟踪。
在真实的交通场景中，存在着多个行人同时出现并且运动的情况。
这就需要行人检测和跟踪算法能够同时处理多个目标，并准确地将它们区分开来。
多目标行人检测和跟踪的研究是智能交通系统中的一个关键方向，它需要研究人员提出新的算法和模型来解决多目标的检测和跟踪问题。
为了解决上述挑战，研究人员提出了许多行人检测和跟踪的方法和技术。
其中一种常用的方法是基于深度学习的方法。
深度学习能够利用深层神经网络的能力来表达复杂的特征，并实现准确的行人检测和跟踪。
另外，研究人员还使用了传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）来解决行人检测和跟踪问题。
除了算法和模型的研究，还有一些关键技术对于行人检测和跟踪非常重要。
例如，基于深度学习的特征提取算法、行人姿态估计算法以及行人轨迹预测算法等。
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基于车载视觉的行人检测与跟踪方法
摘要：为提高城市交通环境下车辆主动安全性，保障行人安全，提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。
利用Adaboost 算法实现行人的快速检测，结合Kalman 滤波原理跟踪行人，以获取其运行轨迹。
该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征，得到识别行人的级联分类器，遍历车载视觉采集的图像，以获取行人目标；结合Kalman 滤波原理，对检测到的行人目标进行跟踪，建立检测行人的动态感兴趣区域，利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。
试验表明：该方法平均耗时约80 ms /帧，检测率达到88%; 结合Kalman 滤波原理跟踪后，平均耗时降到55 ms /帧，实时性较好。
随着汽车保有量的不断增加，道路交通事故和因车祸伤亡的人数居高不下。
为满足人们对汽车安全性能要求的日益提高，越来越多的先进技术被应用到汽车主动安全领域。
在道路交通事故中，主要的受害群体是参与交通系统中的行人和骑自行车的人等。
据美国高速公路安全管理局（NHTSA）的资料显示，2008 年美国由于交通事故导致69 000 个行人死亡或者受伤、4 378 个行人死亡，行人死亡人数占全年交通事故死亡总人数的11. 7%。
2007 年我国因交通事故导致行人死亡的人数为21 106 人，占交通事故死亡总人数的25. 9%，行人受伤人数为70 838 人，占交通事故受伤总人数的18. 6%. 与一些发达国家相比，由于我国的交通模式主要是混合交通模式，导致交通事故死亡原因和伤害模式与发达国家不同。