基于視頻和激光點(diǎn)云結(jié)合的行人檢測(cè)方法.pdf

1、隨著信息技術(shù)在全球的快速進(jìn)展，行人檢測(cè)技術(shù)廣泛的應(yīng)用到視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷和各種智能交通領(lǐng)域。行人檢測(cè)技術(shù)包括行人識(shí)別，分類和行為分析等幾個(gè)方面，涉及到圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等諸多領(lǐng)域。傳統(tǒng)的行人檢測(cè)方法主要采用單目攝像機(jī)，提取行人的輪廓、形狀和紋理等特征，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法對(duì)行人進(jìn)行行人檢測(cè)。由于攝像機(jī)自身的限制，采集的視頻圖像容易受天氣光照變化的影響，提取的行人特征完全依賴于圖像中的顏色特征，信息較為單一，因此檢測(cè)精度和速度都有

2、待提高。
　　 針對(duì)傳統(tǒng)的行人檢測(cè)方法中出現(xiàn)的諸多問題，本文采用3D激光掃描儀和攝像機(jī)協(xié)同工作，利用激光點(diǎn)云對(duì)視頻圖像進(jìn)行初步目標(biāo)區(qū)域提取，減小計(jì)算范圍，采集行人的反射強(qiáng)度信息，擴(kuò)充視頻圖像的HOG特征，并利用線性SVM進(jìn)行訓(xùn)練得到行人檢測(cè)分類器，從而進(jìn)行行人檢測(cè)。本文的主要工作如下:
　　 1)激光掃描儀和攝像機(jī)的聯(lián)合標(biāo)定。本文采用手動(dòng)和自動(dòng)結(jié)合的聯(lián)合標(biāo)定方法，手工調(diào)整將激光點(diǎn)云映射到對(duì)應(yīng)的視頻圖像并達(dá)到基本重合，從重

3、合的激光點(diǎn)云和圖像上選擇對(duì)應(yīng)的標(biāo)定點(diǎn)，使用標(biāo)定點(diǎn)計(jì)算得到校正參數(shù)。
　　 2)視頻圖像和激光點(diǎn)云的特征提取。提取視頻圖像中行人的HOG特征;利用配準(zhǔn)后的激光點(diǎn)云生成反射強(qiáng)度灰度圖，對(duì)反射強(qiáng)度灰度圖進(jìn)行預(yù)處理，然后提取反射強(qiáng)度灰度圖中行人的HOG特征。
　　 3)利用激光點(diǎn)云提取目標(biāo)檢測(cè)區(qū)域。首先剔除激光點(diǎn)云中的地面點(diǎn)、噪音點(diǎn)以及遠(yuǎn)距離背景點(diǎn)，保留行人和車輛區(qū)域，然后生成激光點(diǎn)云灰度圖并提取目標(biāo)檢測(cè)區(qū)域，大大減小了滑動(dòng)窗口