华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 43 ›› Issue (1): 87-91,98.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2015.01.014
刘琼 王国华 申旻旻
Liu Qiong Wang Guo-hua Shen Min-min
摘要: 基于机器学习的车载单目远红外行人检测方法存在实时性较差和检测精度较低的问题 . 为此,文中提出了基于边缘分割的头部 - 方向梯度直方图 - 支持向量机( Head-HOG-SVM )行人检测方法,引入加权 Sobel 算子强化行人的垂直边缘以分割行人候选区域;根据不同距离行人的外观模式选择行人检测方法:使用头部特征检测中、近距离行人以改善系统的实时性,使用头部识别级联基于方向梯度直方图特征的支持向量机( HOG-SVM )分类器检测成像模糊的远距离行人 . 在多个郊区场景视频数据集上的实验结果表明,与基于双阈值分割的 HOG-SVM 分类方法相比,文中方法的检测精度和检测速度分别提高了约 33%和 200%.
中图分类号: