分区基于密度的聚类算法在激光雷达行人检测系统中的应用

摘要：

行人检测过程中原始DBSCAN算法不能正确地对密度不均匀的激光点云聚类,产生错误的聚类结果导致行人检测系统出现误检和漏检.为解决这一问题,基于激光雷达的行人检测系统在原始密度聚类算法DBSCAN的基础上提出了分区DBSCAN算法.该算法将密度不均匀的点云数据划分为若干个密度相对均匀的分区,从而能实现对行人的快速准确检测.实验结果表明原始DBSCAN算法行人检测率为62.47%,使用分区DBSCAN算法的激光雷达行人检测系统行人检测率达到82.21%,相对于原始DBSCAN算法检测精度提高了19.74%;而且在时间消耗上也比原始DBSCAN算法降低了16.22%.

关键词：分区基于密度的聚类(DBSCAN)算法、行人检测、激光雷达、聚类

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

资助基金：长江学者和创新团队发展计划项目IRT1286;陕西省自然科学基金2016JQ5096;中央高校基本科研业务费专项资金10822151028, 310822172001

在线出版日期：2017-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：282-287