机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪近年来，智能驾驶技术飞速进步，视频道路车辆检测与跟踪技术成为了分外重要的探究方向之一。
OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，可以提供各种强大的图像处理和分析功能。
本文将介绍技术，并展示其在智能交通系统中的应用。
1. 引言在智能交通系统中，视频监控系统可以实时得到道路上的交通信息，并援助提高交通安全性和效率。
其中，车辆检测与跟踪是视频监控系统中一个重要的环节。
本文将使用OpenCV实现车辆检测与跟踪算法，并探讨其在实际应用中的效果和问题。
2. 车辆检测车辆检测是智能交通系统中关键的一环。
起首，需要将视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸归一化等。
接下来，可以使用机器进修算法或深度进修算法训练一个目标检测模型，来检测图像中的车辆位置。
其中，传统的机器进修算法如Haar特征分类器、HOG+SVM等已经被证明有效。
此外，深度进修算法如YOLO、Faster R-CNN等也能够在车辆检测任务中取得不俗效果。
3. 车辆跟踪车辆跟踪是在车辆检测的基础上，通过追踪连续的视频帧来实现对车辆的跟踪。
在OpenCV中，有多种跟踪算法可供选择，如均值漂移、卡尔曼滤波、基于流的光流跟踪等。
这些算法可以依据车辆的运动特点和场景要求，选择最适合的算法进行车辆跟踪。
4. 算法实现与优化基于OpenCV，可以通过编程实现车辆检测与跟踪算法。
在实现过程中，需要注意优化算法的效率和准确性。
起首，可以通过图像金字塔技术来提高算法的检测和跟踪速度。
其次，可以利用GPU加速和多线程技术来提高算法的处理速度。
此外，还可以借助OpenCL等并行计算框架来加速算法的执行。
5. 试验与结果分析为了验证基于OpenCV的车辆检测与跟踪技术的有效性，进行了一系列试验。
试验数据包括不同场景下的道路视频，通过与手动标注的真值进行比较，评估了算法的检测准确度和跟踪精度。
试验结果表明，基于OpenCV的车辆检测与跟踪技术在不同场景下都具备一定的检测和跟踪能力。
自动驾驶车辆的目标检测与跟踪算法
自动驾驶车辆的目标检测与跟踪算法1. 引言随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，自动驾驶成为了汽车行业的一个热门领域。
自动驾驶车辆需要具备实时地感知和识别周围道路环境中的各种物体，其中最基本的就是目标检测与跟踪算法。
本文将介绍自动驾驶车辆中常用的目标检测与跟踪算法，并分析其优缺点。
2. 目标检测算法目标检测算法是自动驾驶车辆中的核心技术之一，其主要功能是识别道路上的各种目标物体，如车辆、行人、信号灯等。
目前，常用的目标检测算法主要有以下几种：2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目标检测中最为常用的算法之一。
它通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
CNN的优点是能够自动学习和提取图像特征，因此具有较高的准确率。
然而，CNN的计算量较大，在实时性方面存在一定的挑战。
2.2 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其主要思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分离开。
在目标检测中，可以将SVM应用于特征提取和分类。
SVM的优点是在小样本情况下仍具有较好的表现，并且对于异常点的鲁棒性较强。
但SVM算法相对复杂，需要大量的计算资源。
2.3 区域卷积神经网络（R-CNN）R-CNN是一种基于区域的目标检测算法，其主要思想是先生成一系列候选框，然后对每个候选框应用CNN进行特征提取和分类。
R-CNN算法的优点是能够对目标进行定位，并且检测准确率较高。
但R-CNN算法的缺点是速度较慢，不适用于实时应用。
3. 目标跟踪算法目标跟踪算法是自动驾驶车辆中的另一个重要技术，其主要功能是在连续的图像序列中追踪目标物体的位置和运动。
以下是目标跟踪中常用的算法：3.1 卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种用于状态估计和滤波的算法，其基本思想是通过融合预测和观测结果来估计目标的状态。
在目标跟踪中，可以将目标的位置和速度作为状态量进行估计。
卡尔曼滤波算法的优点是计算简单，适用于实时应用。
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，例如公共安全、交通管理、商场管理等等。
在视频监控系统中，行人检测与跟踪是一个重要的任务，它可以帮助我们实时监测行人的活动，并及时采取必要的措施。
本文将详细讨论视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪。
行人检测是指通过视频监控图像处理技术来自动识别出视频中的行人目标。
行人检测的目的是为了在监控系统中实时地准确识别出行人，从而辅助做出相关决策。
行人检测可以分为两个主要的步骤：目标检测和目标分类。
目标检测是指从视频图像中找到可能存在行人目标的区域。
常用的目标检测方法包括基于颜色、纹理、形状和运动等特征的方法。
其中，基于运动的方法常用于监控场景中，通过检测行人在视频图像中的运动轨迹来实现行人检测。
另外，还有基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的行人检测方法，该方法能够自动学习行人的特征，并根据特征进行检测。
目标分类是指对目标检测出的区域进行判断，将行人与其他物体进行区分。
常用的目标分类方法包括基于形状、纹理、颜色和特征描述符等特征的方法。
其中，基于形状的方法通过提取行人目标的形状信息进行分类，基于纹理的方法通过提取行人目标的纹理信息进行分类，基于颜色的方法通过提取行人目标的颜色信息进行分类，特征描述符方法使用特征描述符进行判断。
行人跟踪是指在连续的视频帧中，通过与前一帧的行人检测结果相比较，进行行人的运动轨迹预测和位置更新，从而实现对行人目标的跟踪。
行人跟踪的主要挑战是由于摄像机的抖动、目标漂移等因素造成的目标位置的变化。
常用的行人跟踪方法包括基于卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等方法。
这些方法通过对目标的运动模型进行预测，并根据实际观测到的目标位置对预测结果进行修正，从而实现行人目标的跟踪。
行人检测与跟踪在视频监控系统中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们及时发现异常行为并采取相应措施，例如在公共场所检测出潜在的犯罪行为、在交通监管中识别违规行为等。
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。
基于深度学习的视频目标识别与跟踪
基于深度学习的视频目标识别与跟踪视频目标识别与跟踪是一项基于深度学习的前沿技术，它的应用广泛，包括视频监控、自动驾驶、人机交互等领域。
本文将详细介绍基于深度学习的视频目标识别与跟踪的原理、方法及其在各个领域的应用。
首先，我们先来了解一下视频目标识别与跟踪的概念。
视频目标识别是指在视频中自动识别和定位特定目标的过程，而目标跟踪则是在视频序列中，在帧与帧之间追踪目标的过程。
这两个任务通常是相互关联的，目标跟踪需要先进行目标识别，然后才能进行跟踪。
目前，深度学习在视频目标识别与跟踪任务中取得了巨大的突破。
深度学习通过使用多层神经网络，可以从原始数据中自动学习高层次的特征表示，从而提高目标识别与跟踪的准确性和鲁棒性。
下面我们将重点介绍基于深度学习的视频目标识别与跟踪的方法和技术。
对于视频目标识别任务，常用的深度学习方法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
CNN可以提取图像的空间特征，通过多次卷积和池化操作可以提取出目标的形状、纹理等特征；RNN则可以利用其记忆性，对时间序列数据进行建模，从而克服目标在不同帧之间的变化。
当前，许多先进的视频目标识别模型如YOLO、Faster R-CNN、SSD等都基于深度学习框架构建，这些模型在目标识别精度和速度上有着较大的改进。
对于视频目标跟踪任务，常用的深度学习方法包括基于卷积神经网络的目标跟踪器和基于循环神经网络的目标跟踪器。
基于卷积神经网络的目标跟踪器通过在两个帧之间匹配特征来实现目标的跟踪，例如Siamese网络、DaSiamRPN等；基于循环神经网络的目标跟踪器则通过对目标在时间序列上进行建模，从而进行目标跟踪，例如LSTM-based目标跟踪器。
这些跟踪器通过不断学习和更新模型，能够在复杂的背景和目标变化的情况下实现准确的跟踪。
汽车驾驶员监测视频中的人眼快速定位
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像进行色彩甲衡，束消除光源颜色变化对人脸区域 检测的影响颜色平衡过程值提定特定场景的光照 强度，然后０目整ｌ割像的红、绿、蓝３个分量的强度．恢复
２算法总体描述
本文对人眼的定位主要是利用了肤色检测和人 ＨＲ模板匹配相结合的方法。 算法可｝要分为人脸肤色检Ⅻ０和人眼定位阿大 部分阻为汽车行驶过程。ｈ光线亮度变化频繁，在 肤色检Ⅻ０之前，酋先对视频圈像进行光线补偿，而后 通过肤色识别．区分出人脸肤色区域和营景腻域．然 后对眭色区域进行连通、膨胀、腐蚀、切割，得到疑似 人眼区域．对谆区域进行ｓｏｂｅｌ边缘检测，而后进行 人眼模板推的搜索与构造； 该方法觅分利用了驾驶员监测视频的特征（视 频背景变化小、光线变化大、视频中人脸单～、驾驶 员头郎摆动幅度不会太大），通过肤色检测以及区域 切割，减少ｒ人眼的搜索定位区间。利州帧自Ｊ侍息， 达到限睛的很好快速跟踪。 其算法流程图如幽Ｉ所示。
训练的方法，根据大量人眼和非人眼训练样本，通过
训练学习得到一组模型参数，在此基础上构建人眼
分类器或滤波器，使用分类器判别图像中所有可能 区域，该类方法具有较好的鲁棒性，对复杂情况也能 达到较好效果，但前提是要进行前期大量样本训练，
而且运算量也较大。
智能交通系统中的行人行为识别与预测
智能交通系统中的行人行为识别与预测智能交通系统是一种融合了计算机视觉、人工智能和交通工程技术的创新型交通管理系统。
其中，行人行为识别与预测是智能交通系统中至关重要的一项技术。
通过识别行人的行为，智能交通系统能够提供更安全、高效的行人出行环境，并为城市规划和交通管理提供重要的数据支持。
一、行人行为识别行人行为识别是指通过计算机视觉技术，对摄像头监测到的行人行为进行自动识别和分析。
这项技术基于深度学习算法，通过对大量标记好的行人图像样本进行训练，使计算机能够自动学习并识别行人的不同行为。
1. 行人检测：行人检测是行人行为识别的第一步。
它利用计算机视觉技术中的目标检测算法，如卷积神经网络（CNN），对视频或图像中的行人进行定位和标注。
2. 行人追踪：行人追踪是指在视频序列中跟踪行人的运动轨迹。
该技术结合了目标检测和运动估计的算法，能够持续跟踪行人的位置和速度。
3. 行人姿态估计：行人姿态估计是通过计算机视觉技术分析行人的姿态。
通过获取行人的姿态信息，可以进一步识别出行人的行为，例如行走、奔跑、停留等。
4. 行人行为分类：行人行为分类是指将行人的行为划分为不同的类别，例如横穿马路、停留等。
该技术可以通过训练大量标记好的行人行为样本，使用机器学习算法进行行为分类标签的预测。
二、行人行为预测行人行为预测是指利用历史行人行为数据和环境信息，预测行人未来的行为，以提前做出相应的交通调度安排和预警措施。
行人行为预测技术对于交通管理具有重要意义，特别是在拥挤的城市交通场景中。
1. 基于轨迹的预测：基于轨迹的预测方法是将行人历史运动轨迹作为输入，通过机器学习或深度学习算法，预测行人未来的行为。
该方法可以利用时空特征来分析行人在不同时间段和空间位置上的行为模式。
2. 基于环境的预测：基于环境的预测方法是利用交通环境信息，如道路状况、交通信号灯等，结合行人的历史行为数据，预测行人未来的行为。
该方法可以通过建立行人行为模型，并结合环境信息进行行为预测。
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。
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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。