面向辅助驾驶的夜间行人检测方法

摘要：

辅助驾驶系统需要实时而准确的行人检测方法.文中利用基于知识的方法复杂度小的优点,针对单目远红外视频数据,提出一种基于概率模板匹配的夜间行人检测方法.该方法基于行人样本的灰度分布特征,采用局部双阈值分割算法提取候选目标,进而根据行人的运动方向建立多尺度概率模板,对候选目标进行判别.该概率模板建立方式缓解了行人样本类内方差较大的问题,增强了概率模板归纳行人外观模式的能力.为改善行人检测的准确度,进一步将目标跟踪算法融入概率模板匹配,借助多帧的综合处理结果实现了更为鲁棒的目标归属判断.实验结果表明:该方法计算开销较低,实时性较好；在郊外场景中检测率不低于90％,虚警率不高于10％；而在市区场景中检测率约为75％,虚警率约为22％.

关键词：辅助驾驶系统、行人检测、概率模板、目标跟踪、远红外视频

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61171141

在线出版日期：2012-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：56-62