行人检测介绍
行人检测综述报告[推荐]
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行人检测综述报告[推荐]第一篇：行人检测综述报告[推荐]基于深度神经网络的行人检测综述摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。
基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。
仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。
其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。
通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。
本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。
关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural Network Yin Guangchuan，Zhangshuai，Qi Shuaihui Abstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles. The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one. Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning. Local receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper recalls the development of neuralnetwork, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Keywords: pedestrian detection; convolutional neural network; deep learning国防科技大学课程设计机器视觉1 引言行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。
行人检测ppt课件
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
动目标并且该轮廓能够自动连续地更新例如 :Paragios 等利用短程线的活动 轮廓, 结合 Level Set 理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目 标;Peterfreund采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓跟踪非刚性的运动物体 .(3) 基于区域的跟踪.基于 区域的跟踪 方法目前 己有较多的 应用例 如,Azarbayejani在人的运动跟踪中使用了区域模型 ,将人体看作由头、躯 干 、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成,利用高斯分布建立人体和场 景的模型 ,属于人体的像素被归属于不同的身体部分, 通过跟踪各个小区域 块来完成整个人的跟踪.(4)基于特征的跟踪.主要是将图像特征从一幅图像到 另一幅图像对应起来 ,包括特征提取和特征匹配两个过程 ..
• (4)运动描述 .由于行人是非刚体物体 ,对它的运动描述非常困难 ,即使可由物理模型 来描述 ,也同样受到模型复杂不统一的限制 .随着行人运动分析研究和其它相关技术 的发展, 下述几个方面已经成为未来的发展趋势 :(1)各种不同方法有机结合.将各种 不同方法有机结合起来是行人检测技术的发展趋势,也是一个重要的研究方向.例如:将 基于模型和基于特征的方法相结合,活动轮廓模型与光流模型相结合等方法对行人进行 检测与跟踪.(2)结合运动信息的人体检测 .人体的运动信息是人体区别于背景的重要 信息。行人交通的视频检测方法综述在摄像机运动的情况下 ,如果能够充分利用人体 的运动信息来增强运动人体的检测, 同时又不降低静止人体的检测, 就能比当前应用 于移动背景情况下的行人检测方法的检测率高.(3)基于视觉神经机理的人体检测技术 研究当前人体检测的搜索策略是遍历搜索机制,没有利用行人所处场景的情境知识 ,比 较耗时 .如果模拟人和动物的视觉感知、认知机理, 以神经元为基本结构和功能单位 构建视觉神经网络模型 ,在神
行人检测介绍
(m 值,n)t h11 和2(m t,hn)2 ，2 2(两m ,n 者) 关系th中1=心0.4像th素2。C与沿着 我度arc们值ta把设n12((m m梯为,,nn))0度，值得小到于图th像1的1。像梯素然素度相后的线比把灰的，两若个C的像梯
梯度值小于th2的像素的灰度度值值不设比dTmp1 为0，得到图像2。由于图和像d2T的mp阈2大，则 g值1 较dTm高p1，g 2 去除大部分噪音令，其但灰同度值为0
均值聚类分割效果
HOG特征
输入图像
Gamma 归一化
I(x,y)I(x,y)gamma
对图像对比 度进行调节
计算梯度
在每个cell中将梯 度投影到梯度方向
将cells在block内 归一化
HOG特征是通过计 算图像局部区域的 梯度方向直方图来 构建行人特征
谢谢观赏！
2020/11/5
15
检 测 结 果
合 多 尺 度 上
检 测 结 果
行
的
避免多尺度扫描
ROI
感
兴 趣 区 域 分 割
区 域 特 征 提 取
分 类 决 策
检 测 结 果
优点：检测速度快 缺点：检测效果不如滑动窗口法，容易漏检
图像分割
基于边缘的方法
Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子
边缘走向，像 素值幅度变化 平缓，垂直变 化剧烈，所以 边缘上像素值 一阶导数较大， 二阶导数在边 缘处值为0， 呈现零交叉
行人检测介绍
目录
行人检测方法分类 行人检测的系统框架 图像分割 HOG特征
行人检测的方法
非机器学 习的方法
1.帧差法 2.背景差分法
受场景影响 大，检测率 低、误报率 高
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。
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。
项目6行人检测技术
项目6 行人检测技术——特征
2020/9/5
项目6 行人检测技术——特征
2020/9/5
项目6 行人检测技术——检测方法
➢ 基于特征分类的行人检测方法 ➢ 基于模型的行人检测方法 ➢ 基于运动特性的行人检测方法 ➢ 基于形状模型的行人检测方法 ➢ 小波变换和支持向量机 ➢ 神经网络方法
➢ 红外行人的检测：采用红外热成像摄像头，利用物体发出的 热红外线进行成像，不依赖于光照，具有很好的夜视功能， 在白天和晚上都适用，尤其是在夜间以及光线较差的阴雨天 具有无可替代的优势
2020/9/5
项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——仿真实例
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谢 谢！
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项目6 行人检测技术——检测函数
2020/9/5
项目6 行人检测技术——检测函数
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项目6 行人检测技术——仿真实20/9/5
项目6 行人检测技术——仿真实例
2020/9/5
项目6 行人检测技术——仿真实例
项目6 行人检测技术——定义
➢ 行人检测是采用安装在车辆前方的视觉传感器采集 前方场景的图像信息，通过一系列复杂的算法分析 处理这些图像信息，实现对行人的识别
2020/9/5
项目6 行人检测技术——类型
➢ 可见光行人的检测：采用的视觉传感器为普通的光学摄像头 ，非常符合人的正常视觉习惯，而且硬件成本十分低廉。但 是受到光照条件的限制，该方法只能应用在白天，在光照条 件很差的阴雨天或夜间则无法使用
基于计算机视觉技术的行人检测与跟踪
基于计算机视觉技术的行人检测与跟踪随着计算机技术的不断发展，计算机视觉成为了一个非常热门的领域。
计算机视觉涵盖了很多领域，其中之一就是人工智能中的物体检测和跟踪。
而行人检测和跟踪是其中一个比较重要的分支，因为它可以应用于很多领域，例如交通管理、安防监控、自动行车辅助等等。
一、行人检测行人检测是指通过分析图像或视频流，检测出其中存在的行人。
这个过程包括两个步骤：首先进行目标检测，找到图像中可能存在的行人区域；然后进行分类，将这些区域中的行人与其他物体进行区分。
常见的行人检测方法有基于特征的方法、基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过对行人的形状、颜色、纹理等特征进行描述，来识别行人。
但是这种方法的准确度受到光照、背景等因素的影响较大，不能适应复杂的环境场景。
基于深度学习的方法则是基于卷积神经网络（CNN）的架构，通过学习大量的标注数据，来训练模型。
这种方法在复杂环境下的准确度更高，目前也是最常用的行人检测方法。
二、行人跟踪行人跟踪是指在一系列图像或视频帧中，跟踪特定的行人。
这个过程需要先对第一帧中的行人进行检测，然后在后续帧中进行跟踪。
目前行人跟踪主要分为两类：基于传统视觉特征的方法和基于深度学习的方法。
基于传统视觉特征的方法主要是通过颜色、纹理等特征来描述行人，然后使用目标追踪算法来进行跟踪。
这种方法受到光照、背景等因素的影响较大，难以适应复杂场景。
基于深度学习的方法则是通过训练一个卷积神经网络来实现。
这种方法的准确度更高，适应复杂场景的能力也更强。
三、行人检测与跟踪的应用行人检测与跟踪技术应用广泛，例如：1. 交通管理：在交通监控系统中，可以利用行人检测技术，分析交通流量变化，对交通流量进行合理调度管理，提高交通运输效率。
2. 安防监控：在视频监控系统中，利用行人检测和跟踪技术，可以实时监测目标区域内的行人情况，防止非法入侵和犯罪活动的发生。
3. 自动驾驶：在自动驾驶系统中，利用行人检测技术可以实时检测道路上的行人，保证车辆行驶安全。
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究随着科技的不断进步与发展，视频监控系统在监控安全领域扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与追踪技术是视频监控系统中的关键技术之一，它能够帮助监控系统识别并追踪目标人物。
本文将针对视频监控系统中的行人检测与追踪技术展开研究。
一、行人检测技术行人检测技术是视频监控系统中的基础技术，它能够实现对行人目标的准确识别。
行人检测技术的研究主要包括两个方面：特征提取和行人目标分类。
特征提取是行人检测技术的核心，它通过提取图像中的特定特征来区分行人目标与背景。
目前，常用的特征提取方法主要包括Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和CNN （Convolutional Neural Networks）特征等。
这些方法通过对图像中的灰度、方向梯度等信息进行提取，能够有效地区分行人目标与其他物体。
行人目标分类是基于特征提取的基础上，对行人目标进行分类和识别。
现有的行人目标分类方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。
传统机器学习算法如SVM（Support Vector Machine）、Adaboost等能够根据提取的特征进行分类，但其性能受制于特征的准确性。
而深度学习算法如卷积神经网络（CNN）通过多层神经网络的组合学习，能够实现更准确的行人目标分类和识别。
二、行人追踪技术行人追踪技术基于行人检测的结果，能够实现对行人目标在连续帧图像中的追踪。
行人追踪技术的研究主要包括目标跟踪和轨迹预测两个方面。
目标跟踪是指在视频监控系统中，实时追踪行人目标并不断更新其位置信息。
目前常用的目标跟踪方法有基于特征点的跟踪方法和基于外观模型的跟踪方法。
基于特征点的跟踪方法主要利用行人目标在连续帧之间的特征点进行匹配，通过跟踪这些特征点来实现行人目标的追踪。
而基于外观模型的跟踪方法则主要通过学习行人目标的外观模型，根据目标和背景之间的相似性来进行跟踪。
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一阶偏导的有限 差分来计算梯度 的幅值和方向
1 H1 1 1 (m, n) 2 m, n
2 (m, n) 12 (m, n) 2 (m, n) 中心像素。 C与沿着 值th1和th2，两者关系 th1=0.4th2 (m, n) 我们把梯度值小于 arctan 2 梯度线的两个像 th1的像素的灰 1 (m, n)
检 测
特 征 提 取
融 检合 测多 结尺 果度 上 的
检 测 结 果
避免多尺度扫描
ROI
感 兴 趣 区 域 分 割
区 域 特 征 提 取
分 类 决 策
检 测 结 果
优点：检测速度快 缺点：检测效果不如滑动窗口法，容易漏检
图像分割
Prewitt算子 基于边缘的方法 Sobel算子 Canny算子
边缘走向，像 素值幅度变化 平缓，垂直变 化剧烈，所以 边缘上像素值 一阶导数较大， 二阶导数在边 缘处值为0， 呈现零交叉
均值聚类分割效果
HOG特征
输入图像
I ( x, y) I ( x, y) gamma
对图像对比 度进行调节 Gamma 归一化
计算梯度 在每个cell中将梯 度投影到梯度方向 将cells在block内 归一化 HOG特征是通过计 算图像局部区域的 梯度方向直方图来 构建行人特征
谢谢
对非极大值抑制图像作用两个阈
1 1 1 H2 1 1 1 f (m, n) H1 x, y f (m, n) H 2 (m, n)
对梯度幅值进行 非极大值抑制
双阈值法检测和 连接边缘
素相比，若C的梯 度值设为0，得到图像1。然后把 度值不比dTmp1 梯度值小于th2的像素的灰度值设 和dTmp2 为0，得到图像2。由于图像 2的阈 大，则 dTm p 1 g 令其灰度值为0 g 值较高，去除大部分噪音，但同 时也损失了有用的边缘信息。而 图像1的阈值较低，保留了较多的 C 信息，我们可以以图像2为基础， 以图像1为补充来连结图像的边缘。
1 2
g 4 dTm p2
g3
canny算法边缘检测效果
K-均值聚类
开始
选取K个灰度 值作为初始聚 类中心
设聚类前后聚类中心值 分别为i0、i01、i01及i、i1、i 1 若聚类空间 Ki 1、Ki、Ki 1内的像素属于同一类目 标，则聚类
后i 1、i、i 1非常小
图 像 分 割
基于直方图灰度分布的阈值法 阈值法 基于类间方差的阈值法 基于熵的划分 K-均值聚类 特征聚类算法
均值漂移
基于图论
canny算法
高斯滤波器平滑 图像
f m, n 1 f m, n f m 1, n 1 f m 1, n 2 f m, n f m 1, n f [m, n 1] f [m 1, n 1] Qm, n 2 P(m, n)
行人检测问题本质上是一种模式识别问 题，典型的模式识别系统框架如下图。
模 式 空 间 预 处 理 特 征 提 取
特征向量
数 据 获 取
特 征 空 间
分类器设计
分类决策
类 型 空 间
模 式 识 别
训练样本
特征提取 和选择
分类器
Y
样本 识别
目前主流的行人检测框架如下图。
训 练
创 建 标 准 数 据 集 多 尺 度 扫 描 图 像 特 征 提 取 训 练 两 类 分 类 器 利 分用 类分 决类 策器 进 行 最 终 分 类 器
聚类前：
将每一个像素 点聚类到离自 己最近的K个 聚类中心里
l0
i01 i0 1 i0 i01
聚类后：
计算每一个聚 类的均值，并 用均值替代原 来的聚类中心
是
d i i
i 1 i 1
2
聚类中心是否改变
否
结束
判断d最大对应的u的相邻两聚 类中心平均值作为阈值进行二 值化
红外图像中行人检测
汇报人：范俊
目录
行人检测方法分类 行人检测的系统框架 图像分割 HOG特征
行人检测的方法
非机器学 习的方法 1.帧差法 2.背景差分法 3.光流法
受场景影响 大，检测率 低、误报率 高
4.基于模板匹配法 行人 检测
基本采用 这种方法 来实现检 测
基于机器 学习方法
行人检测的系统框架